Role of Presurgical Gut Microbial Diversity in Roux-en-Y Gastric Bypass Weight-Loss Response: A Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Roux-en-Y gastric bypass (RYGB) substantially alters the gut microbial composition which could be associated with the metabolic improvements seen after surgery. Few studies have been conducted in Latin American populations, such as Mexico, where obesity prevalence is above 30% in the adult population. Thus, the aim of this study was to characterize the changes in the gut microbiota structure in a Mexican cohort before and after RYGB and to explore whether surgery-related changes in the microbial community were associated with weight loss. METHODS: Biological samples from patients who underwent RYGB were examined before and 12 months after surgery. Fecal microbiota characterization was performed through 16S rRNA sequencing. RESULTS: Twenty patients who underwent RYGB showed a median excess weight loss of 66.8% 12 months after surgery. Surgery increased alpha diversity estimates (Chao, Shannon index, and observed operational taxonomic units, p < 0.05) and significantly altered gut microbiota composition. Abundance of four genera was significantly increased after surgery: Oscillospira, Veillonella, Streptococcus, and an unclassified genus from Enterobacteriaceae family (PFDR < 0.1). The change in Veillonella abundance was associated with lower excess weight loss (rho = -0.446, p = 0.063) and its abundance post-surgery with a greater BMI (rho = 0.732, p = 5.4 × 10-4). In subjects without type 2 diabetes, lower bacterial richness and diversity before surgery were associated with a greater Veillonella increase after surgery (p < 0.05), suggesting that a lower bacterial richness before surgery could favor the bloom of certain oral-derived bacteria that could negatively impact weight loss. CONCLUSION: Presurgical microbiota profile may favor certain bacterial changes associated with less successful results.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 tête enseignante, 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 ».