Correlation of Clinical Severity With Stool Microbiome Changes in <i>Clostridioides difficile</i> Infection
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT.—: Clostridioides difficile infection (CDI) is the world-leading cause of infectious nosocomial diarrhea and pseudomembranous colitis. Antibiotics are the first line of treatment against CDI despite the high likelihood of antibiotic failure and/or recurrence. More data are needed to correlate clinical variables with 16S rRNA microbiome profiles in CDI-infected patients. OBJECTIVE.—: To determine the relationship(s) between a patient's clinical factors and the stool bacteriome of CDI-positive patients and CDI-negative patients with diarrheal symptoms. DESIGN.—: This study used stool samples and clinical data from 358 patients with nosocomial diarrhea, who were divided by their CDI diagnosis (CDI-negative: n = 180; CDI-positive; n = 178). The stool bacteriome was profiled by amplicon deep sequencing of the 16S rRNA gene, followed by correlating clinical data. RESULTS.—: The stool bacteriome was significantly different by severity assessment regardless of CDI status. Phyla and species varied significantly by CDI diagnosis. Severity, defined as a serum white blood cell count greater than 15 cells/μL and/or a creatinine level greater than 1.5 mg/dL, correlated significantly with dysbiosis of the stool bacteriome profile of CDI-positive patients compared to CDI-negative patients. Serum white blood cell count was significantly higher in patients with bacterial dysbiosis, and high levels of creatinine were associated with low bacteriome diversity. CONCLUSIONS.—: Clinical severity of CDI influences the stool microbiome of infected patients. To date, this study has the largest data set comparing 16S rRNA microbiome profiles and clinical variables between CDI-infected and noninfected individuals.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».