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Enregistrement W4200297697 · doi:10.1093/ofid/ofab466.1212

1018. Bacterial Bioburden Characterization of Infected Diabetic Foot Ulcers in Hospitalized Patients in Association with Clinical Outcomes: Traditional Cultures vs. Molecular Sequencing Methods

2021· article· en· W4200297697 sur OpenAlexaff
Hadar Mudrik‐Zohar, Shaqed Carasso, Tal Gefen, Anat Zalmanovich, Michal Katzir, Yaël C. Cohen, Yossi Paitan, Naama Geva‐Zatorsky, Michal Chowers

Notice bibliographique

RevueOpen Forum Infectious Diseases · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetic Foot Ulcer Assessment and Management
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMetagenomicsDiabetic footMicrobiologyBacteroidesDiabetic foot ulcer16S ribosomal RNAStaphylococcus aureusInternal medicineStaphylococcusMicrobiomeAmputationBacteriaAnaerobic bacteriaDiabetes mellitusBiologySurgeryBioinformaticsGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Infected diabetic foot ulcers (IDFU) are a major complication of diabetes mellitus. These potentially limb-threatening ulcers are challenging to treat due to the impairment of wound healing in diabetic patients and the complex microbial environment characterizing these ulcers. Our aim was to analyze the microbiome of IDFU in association with clinical outcomes. Methods Wound biopsies from IDFU were obtained from hospitalized patients and were analyzed using traditional microbiology cultures, 16S rRNA sequencing and shotgun metagenomic sequencing. Patients’ characteristics, culture-based results and sequencing data were analyzed in association with clinical outcomes. Study Design Results 31 patients were enrolled. Significantly more anaerobic and Gram-negative bacteria were detected with sequencing methods compared to conventional cultures (59% and 76% were anaerobes according to 16SrRNA and metagenomic respectively vs. 26% in cultures, p=0.001, and 79%, 59% and 54% were Gram negative bacteria respectively, p< 0.001). Culture-based results showed that Staphylococcus aureus was more prevalent among patients who were conservatively treated (p=0.048). In metagenomic analysis the Bacteroides genus was more prevalent among patients who underwent toe amputation (p< 0.001). Analysis of metagenomic-based functional data showed that antibiotic resistance genes and genes related to biofilm production and to bacterial virulent factors were more prevalent in IDFU that resulted in toe amputation (p< 0.001). Occurrences and mean relative abundances of the most prevalent bacteria of IDFU Comparison between [A] traditional cultures, 16S rRNA sequencing and metagenomic sequencing results (genera level - 12 samples) [B] traditional cultures and metagenomic sequencing results (species level – 30 samples) [C] traditional cultures and 16S rRNA sequencing results (genera level - 30 samples) CUL – cultures; 16S - 16S rRNA sequencing; MTG – metagenomic sequencing Bacteroides genus association with toe amputation Bacteroides genera was more common among samples of patients who underwent toe amputation compared with samples of patients who were conservatively treated (p < 0.001). Species level analysis showed that Bacteroides fragilis and Bacteroides xylanisolvens predominated IDFU of patients who underwent toe amputation (p=0.04, p=0.002 respectively). No – conservative treatment; Yes – toe amputation. Functional genes differentiating patients who underwent toe amputation from conservatively treated Yellow stars – indicate genes that were associated with bacterial virulent factors, biofilm formation and resistant mechanisms – all were more prevalent in patients who underwent toe amputation (with p values<> Conclusion Molecular sequencing tools uncover the complex biodiversity of IDFU and emphasize the high prevalence of anaerobes and Gram-negative bacteria in these ulcers. Furthermore, sequencing results highlighted the possible association between certain genera, species, and bacterial functional genes to clinical outcomes Disclosures Yossi Paitan, PhD, Ilex Medical Ltd (Employee, Other Financial or Material Support, As of 01.01.2021 I am the Laboratories Manager of Ilex Labs)

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,317 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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