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Enregistrement W4284888786 · doi:10.1186/s13054-022-04068-z

Composition and diversity analysis of the lung microbiome in patients with suspected ventilator-associated pneumonia

2022· article· en· W4284888786 sur OpenAlexaff
Dominic Fenn, Mahmoud I. Abdel‐Aziz, Pouline M. P. van Oort, Paul Brinkman, Waqar Ahmed, Timothy Felton, Antonio Artigas, Pedro Póvoa, Ignacio Martín‐Loeches, Marcus J. Schultz, Paul Dark, Stephen J. Fowler, Lieuwe D. J. Bos, Antonio Artigas Raventós, Jonathan Bannard‐Smith, Marta Camprubi, Luís Coelho, Alan Davie, Emili Dı́az, Gemma Gomà, Royston Goodacre, Craig F. Johnson, Hugo Knobel, Oluwasola Lawal, Jan‐Hendrik Leopold, Tamara M. E. Nijsen, Nicholas J. W. Rattray, Guus Rijnders, Ruud Steenwelle, Peter J. Sterk, Jordi Vallés, Fred Verhoeckx, Anton Vink, Hans Weda, Iain R. White, Tineke Winters, Tetyana Zakharkina

Notice bibliographique

RevueCritical Care · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNosocomial Infections in ICU
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesFP7 People: Marie-Curie ActionsEuropean CommissionNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMicrobiomeBronchoalveolar lavageMedicineVentilator-associated pneumoniaPneumoniaMicrobiological cultureDysbiosisInternal medicineImmunologyAmplicon sequencingLung16S ribosomal RNABioinformaticsBacteriaBiologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Ventilator-associated pneumonia (VAP) is associated with high morbidity and health care costs, yet diagnosis remains a challenge. Analysis of airway microbiota by amplicon sequencing provides a possible solution, as pneumonia is characterised by a disruption of the microbiome. However, studies evaluating the diagnostic capabilities of microbiome analysis are limited, with a lack of alignment on possible biomarkers. Using bronchoalveolar lavage fluid (BALF) from ventilated adult patients suspected of VAP, we aimed to explore how key characteristics of the microbiome differ between patients with positive and negative BALF cultures and whether any differences could have a clinically relevant role. Methods BALF from patients suspected of VAP was analysed using 16s rRNA sequencing in order to: (1) differentiate between patients with and without a positive culture; (2) determine if there was any association between microbiome diversity and local inflammatory response; and (3) correctly identify pathogens detected by conventional culture. Results Thirty-seven of 90 ICU patients with suspected VAP had positive cultures. Patients with a positive culture had significant microbiome dysbiosis with reduced alpha diversity. However, gross compositional variance was not strongly associated with culture positivity (AUROCC range 0.66–0.71). Patients with a positive culture had a significantly higher relative abundance of pathogenic bacteria compared to those without [0.45 (IQR 0.10–0.84), 0.02 (IQR 0.004–0.09), respectively], and an increased interleukin (IL)-1β was associated with reduced species evenness ( r s = − 0.33, p < 0.01) and increased pathogenic bacteria presence ( r s = 0.28, p = 0.013). Untargeted 16s rRNA pathogen detection was limited by false positives, while the use of pathogen-specific relative abundance thresholds showed better diagnostic accuracy (AUROCC range 0.89–0.998). Conclusion Patients with positive BALF culture had increased dysbiosis and genus dominance. An increased caspase-1-dependent IL-1b expression was associated with a reduced species evenness and increased pathogenic bacterial presence, providing a possible causal link between microbiome dysbiosis and lung injury development in VAP. However, measures of diversity were an unreliable predictor of culture positivity and 16s sequencing used agnostically could not usefully identify pathogens; this could be overcome if pathogen-specific relative abundance thresholds are used.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 seuil0,187

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,244 · 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 tête enseignante, 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

Citations52
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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