Application of Various Techniques to Gain Insights Into the Complex Urinary Tract Microbial Communities of Renal Transplant Recipients
Notice bibliographique
Résumé
Background. Urinary tract infections (UTIs) are prevalent in renal transplant (RTX) recipients and associated with worse outcomes. Early detection by sensitive diagnostic tests and appropriate treatment strategies in this cohort is therefore crucial, but evidence has shown that current methods may miss genuine infections. Research has shed light on the urinary tract microbial ecology of healthy individuals and nontransplant patients with UTI, but information on the RTx cohort is scant. We conducted a cross-sectional study to (i) compare the gold standard diagnostic culture with alternative techniques and (ii) characterize RTx patient urinary microbial communities. Methods. Midstream urine specimens were collected from 51 RTx patients attending a renal transplant clinic and 27 asymptomatic controls. Urinary microscopy, dipstick, and routine culture were performed. To improve sensitivity of microbial detection, we cultured the urinary cell sediment and performed 16S rRNA gene sequencing on urine. Uroplakin-positive urothelial cells shed in urine were analyzed by immunofluorescence staining for any bacterial association. Results. Sediment culture and 16S rRNA sequencing confirmed detection deficiencies of diagnostic culture and revealed differences in the urobiomes of RTx patients and controls. Specifically, Gardnerella, Escherichia, and Lactobacillus were most abundant in patients, whereas Lactobacillus, Streptococcus, and Gardnerella were most abundant in controls. The application of both culture and sequencing provided a more nuanced view of the urinary microbial communities. Conclusions. This study provides insight into the potential problems of diagnostic culture within RTx patients and sheds light on their urinary microbial inhabitants. Further work may identify key microbial signatures and facilitate the development of better tools for UTI detection within this cohort, which could allow targeted intervention before an infection leads to serious consequences. http://links.lww.com/TXD/A479
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».