Faecal microbiota signatures of IBD and their relation to diagnosis, disease phenotype, inflammation, treatment escalation and anti-TNF response in a European Multicentre Study (IBD-Character)
Notice bibliographique
Résumé
Method We examined faecal samples, using the GA-map™ Dysbiosis Test, to associate gut microbiota composition with Crohn’s disease (CD) and ulcerative colitis (UC) and to identify markers for future biomarker identification. We conducted a prospective case-control study (EU-ref. no. 305676) in an inception cohort of 324 individuals (64 CD, 84 UC, 116 symptomatic non-IBD controls and 44 healthy controls) across five European centres and examined 54 predetermined bacterial markers. We categorized patients according to the Montreal Classification and calculated the dysbiosis index (DI). Non-parametric tests were used to compare groups and the Bonferroni correction to adjust for multiple comparisons. Results The fluorescent signals (FSSs) for Firmicutes and Eubacterium hallii were lower in inflammatory bowel disease (IBD) vs. symptomatic controls (p<.05). FSS for Firmicutes, Lachnospiraceae, Eubacterium hallii and Ruminococcus albus/bromii were lower, whereas the signal for Bacteroides Fragilis was higher in UC vs. symptomatic controls (p<.05). FSS was higher for Bifidobacterium spp., Eubacterium hallii, Actinobacteria and Firmicutes among patients with ulcerative proctitis, compared to extensive colitis (p<.05). In CD, we observed no association with disease location. The DI correlated with faecal-calprotectin in both CD and in UC (p<.001). In terms of treatment escalation and anti-TNF response, differences were observed for some bacterial markers, but none of these associations were statistically significant. Conclusion Our data reveal that the GA-map™ Dysbiosis Test holds the potential to characterize the faecal microbiota composition and to assess the degree of dysbiosis in new-onset IBD. On the other hand, our results cannot demonstrate any proven diagnostic or predictive value of this method to support clinical decision making.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».