Enteric dysbiosis in liver and kidney transplant recipients: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Several factors mediate intestinal microbiome (IM) alterations in transplant recipients, including immunosuppressive (IS) and antimicrobial drugs. Studies on the structure and function of the IM in the post-transplant scenario and its role in the development of metabolic abnormalities, infection, and cancer are limited. We conducted a systematic review to study the taxonomic changes in liver (LT) and kidney (KT) transplantation, and their potential contribution to post-transplant complications. The review also includes pre-transplant taxa, which may play a critical role in microbial alterations post-transplant. Two reviewers independently screened articles, and assessed risk of bias. The review identified 13 clinical studies, which focused on adult kidney and liver transplant recipients. Patient characteristics and methodologies varied widely between studies. Ten studies reported increased an abundance of opportunistic pathogens (Enterobacteriaceae, Enterococcaceae, Fusobacteriaceae, and Streptococcaceae) followed by butyrate-producing bacteria (Lachnospiraceae and Ruminococcaceae) in nine studies in post-transplant conditions. The current evidence is mostly based on observational data and studies with no proof of causality. Therefore, further studies exploring the bacterial gene functions rather than taxonomic changes alone are in demand to better understand the potential contribution of the IM in post-transplant complications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».