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Enregistrement W4387012959 · doi:10.1101/2023.09.22.559004

Association of homelessness and diet on the gut microbiome: A United States-Veteran Microbiome Project (US-VMP) study

2023· preprint· en· W4387012959 sur OpenAlexaff
Andrew J. Hoisington, Kelly A. Stearns‐Yoder, Christopher E. Stamper, Ryan Holliday, Diana P. Brostow, Molly E. Penzenik, Jeri E. Forster, Teodor T. Postolache, Christopher A. Lowry, Lisa A. Brenner

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensCanadian Institute for Military and Veteran Health Research
Organismes subventionnairesUniversity of OxfordNational Alliance for Research on Schizophrenia and DepressionU.S. Department of Veterans AffairsU.S. Department of DefenseAmerican Foundation for Suicide PreventionNIH Clinical CenterNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésMicrobiomeDiversity (politics)Mental healthGerontologyDemographyMedicineBiologyPsychiatryBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Military Veterans account for 8% of homeless individuals living in the United States. To highlight associations between history of homelessness and the gut microbiome, we compared the gut microbiome of Veterans who reported having a previous experience of homelessness to those from individuals who reported never having experienced a period of homelessness. Moreover, we examined the impact of the cumulative exposure of prior and current homelessness to understand possible associations between these experiences and the gut microbiome. Microbiome samples underwent genomic sequencing and were analyzed based on alpha diversity, beta diversity, and taxonomic differences. Additionally, demographic information, dietary data, and mental health history were collected. A lifetime history of homelessness was found to be associated with alcohol use disorder, substance use disorder, and healthy eating index compared to those without such a history. In terms of differences in gut microbiota, beta diversity was significantly different between Veterans that had experienced homelessness and Veterans that had never been homeless ( p = 0.047, Weighted UniFrac), while alpha diversity was similar. The microbial community differences were, in part, driven by a lower relative abundance of Akkermansia in Veterans that had experienced homelessness (mean ± SD; 1.07 ± 3.85) compared to Veterans that had never been homeless (2.02 ± 5.36) ( p = 0.014, ancom-bc2). Additional research is required to facilitate understanding regarding complex associations between homelessness, the gut microbiome, and mental and physical health conditions, with a focus on increasing understanding regarding the longitudinal impact of housing instability throughout the lifespan. Importance Although there are known stressors related to homelessness, as well as chronic health conditions experienced by those without stable housing, there has been limited work evaluating the associations between microbial community composition and homelessness. We analyzed, for the first time, bacterial gut microbiome associations among those with experiences of homelessness on alpha diversity, beta diversity, and taxonomic differences. Additionally, we characterized the influences of diet, demographic characteristics, military service history and mental health conditions on the microbiome of Veterans with and without any lifetime history of homelessness. Future longitudinal research to evaluate the complex relationships between homelessness, the gut microbiome, and mental health outcomes is recommended. Ultimately, differences in the gut microbiome of individuals experiencing and not experiencing homelessness could assist in identification of treatment targets to improve health outcomes.

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)0,001
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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