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Enregistrement W4200493560 · doi:10.1371/journal.pone.0261032

Investigation of the impact of commonly used medications on the oral microbiome of individuals living without major chronic conditions

2021· article· en· W4200493560 sur OpenAlexafffundabout
Vanessa DeClercq, Jacob T. Nearing, Morgan G. I. Langille

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOral microbiology and periodontitis research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesHealth CanadaPartenariat Canadien Contre Le CancerResearch Nova Scotia
Mots-clésAlpha diversityUniFracBeta diversityMedicineInternal medicinePopulationOral MicrobiomeBiologySpecies richnessDiseaseEcologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Commonly used medications produce changes in the gut microbiota, however, the impact of these medications on the composition of the oral microbiota is understudied. METHODS: Saliva samples were obtained from 846 females and 368 males aged 35-69 years from a Canadian population cohort, the Atlantic Partnership for Tomorrow's Health (PATH). Samples were analyzed by 16S rRNA gene sequencing and differences in microbial community compositions between nonusers, single-, and multi-drug users as well as the 3 most commonly used medications (thyroid hormones, statins, and proton pump inhibitors (PPI)) were examined. RESULTS: Twenty-six percent of participants were taking 1 medication and 21% were reported taking 2 or more medications. Alpha diversity indices of Shannon diversity, Evenness, Richness, and Faith's phylogenetic diversity were similar among groups, likewise beta diversity as measured by Bray-Curtis dissimilarity (R2 = 0.0029, P = 0.053) and weighted UniFrac distances (R2 = 0.0028, P = 0.161) were non-significant although close to our alpha value threshold (P = 0.05). After controlling for covariates (sex, age, BMI), six genera (Saprospiraceae uncultured, Bacillus, Johnsonella, Actinobacillus, Stenotrophomonas, and Mycoplasma) were significantly different from non-medication users. Thyroid hormones, HMG-CoA reductase inhibitors (statins) and PPI were the most reported medications. Shannon diversity differed significantly among those taking no medication and those taking only thyroid hormones, however, there were no significant difference in other measures of alpha- or beta diversity with single thyroid hormone, statin, or PPI use. Compared to participants taking no medications, the relative abundance of eight genera differed significantly in participants taking thyroid hormones, six genera differed in participants taking statins, and no significant differences were observed with participants taking PPI. CONCLUSION: The results from this study show negligible effect of commonly used medications on microbial diversity and small differences in the relative abundance of specific taxa, suggesting a minimal influence of commonly used medication on the salivary microbiome of individuals living without major chronic conditions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,350

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations33
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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