Intestinal Microbial Composition of Children in a Randomized Controlled Trial of Probiotics to Treat Acute Gastroenteritis
Notice bibliographique
Résumé
Compositional analysis of the intestinal microbiome in pre-schoolers is understudied. Effects of probiotics on the gut microbiota were evaluated in children under 4-years-old presenting to an emergency department with acute gastroenteritis. Included were 70 study participants (n=32 placebo, n=38 probiotics) with stool specimens at baseline (day 0), day 5, and after a washout period (day 28). Microbiota composition and deduced functions were profiled using 16S ribosomal RNA sequencing and predictive metagenomics, respectively. Probiotics were detected at day 5 of administration but otherwise had no discernable effects, whereas detection of bacterial infection (P<0.001) and participant age (P<0.001) had the largest effects on microbiota composition, microbial diversity, and deduced bacterial functions. Participants under 1 year had lower bacterial diversity than older aged pre-schoolers; compositional changes of individual bacterial taxa were associated with maturation of the gut microbiota. Advances in age were associated with differences in gut microbiota composition and deduced microbial functions, which have the potential to impact health later in life. Clinical Trial Registration: www.ClinicalTrials.gov, identifier: NCT01853124.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».