Esophageal microbiota composition and outcome of esophageal cancer treatment: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The role of esophageal microbiota in esophageal cancer treatment is gaining renewed interest, largely driven by novel DNA-based microbiota analysis techniques. The aim of this systematic review is to provide an overview of current literature on the possible association between esophageal microbiota and outcome of esophageal cancer treatment, including tumor response to (neo)adjuvant chemo(radio)therapy, short-term surgery-related complications, and long-term oncological outcome. METHODS: A systematic review of literature was performed, bibliographic databases were searched and relevant articles were selected by two independent researchers. The Newcastle-Ottawa scale was used to estimate the quality of included studies. RESULTS: The search yielded 1303 articles, after selection and cross-referencing, five articles were included for qualitative synthesis and four studies were considered of good quality. Two articles addressed tumor response to neoadjuvant chemotherapy and described a correlation between high intratumoral Fusobacterium nucleatum levels and a poor response. One study assessed surgery-related complications, in which no direct association between esophageal microbiota and occurrence of complications was observed. Three studies described a correlation between shortened survival and high levels of intratumoral F. nucleatum, a low abundance of Proteobacteria and high abundances of Prevotella and Streptococcus species. CONCLUSIONS: Current evidence points towards an association between esophageal microbiota and outcome of esophageal cancer treatment and justifies further research. Whether screening of the individual esophageal microbiota can be used to identify and select patients with a predisposition for adverse outcome needs to be further investigated. This could lead to the development of microbiota-based interventions to optimize esophageal microbiota composition, thereby improving outcome of patients with esophageal cancer.
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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) | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».