Longitudinal changes in the cystic fibrosis airway microbiota with time and treatment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Whether there is any benefit in integrating culture-independent molecular analysis of the lower airway microbiota of people with cystic fibrosis into clinical care is unclear. This study determined the longitudinal trajectory of the microbiota and if there were microbiota characteristics that corresponded with response to treatment or predicted a future pulmonary exacerbation. METHODS: At least one sputum sample was collected from 149 participants enrolled in this prospective longitudinal multi-centre study and total bacterial density and microbiota community measurements were determined and compared with clinical parameters. RESULTS: In 114 participants with paired samples when clinically stable, ∼8 months apart, the microbiota remained conserved between timepoints, regardless of whether participants received acute intravenous antibiotic treatment or not. In 62 participants, who presented with an acute exacerbation, a decrease in community richness correlated best with patient response to antibiotic treatment. Analysis of baseline samples from 30 participants who exacerbated within 4 months of their stable sample being collected and 72 participants who remained stable throughout the study showed that community characteristics such as lower richness at baseline may be predictive of an exacerbation in addition to several clinical parameters. However, lasso regression analysis indicated that only lung function (p = 0.014) was associated with a future exacerbation. CONCLUSIONS: The airway microbiota remains stable over periods <1 year with modest shifts related to treatment apparent which might provide some additional insights to patient-level measurements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».