The post-hematopoietic cell transplantation microbiome: relationships with transplant outcome and potential therapeutic targets
Notice bibliographique
Résumé
Microbiota injury occurs in many patients undergoing allogeneic hematopoietic cell transplantation, likely as a consequence of conditioning regimens involving chemo- and radiotherapy, the widespread use of both prophylactic and therapeutic antibiotics, and profound dietary changes during the peri-transplant period. Peri-transplant dysbiosis is characterized by a decrease in bacterial diversity, loss of commensal bacteria and single-taxon domination (e.g., with Enterococcal strains). Clinically, deviation of the post-transplant microbiota from a normal, high-diversity, healthy state has been associated with increased risk of bacteremia, development of graft-versus-host disease and decreases in overall survival. A number of recent clinical trials have attempted to target the microbiota in allogeneic hematopoietic cell transplantation patients via dietary interventions, selection of therapeutic antibiotics, administration of pre- or pro-biotics, or by performing fecal microbiota transplantation. These strategies have yielded promising results but the mechanisms by which these interventions influence transplant-related complications remain largely unknown. In this review we summarize the current approaches to targeting the microbiota, discuss potential underlying mechanisms and highlight the key outstanding areas that require further investigation in order to advance microbiota- targeting therapies.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».