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Enregistrement W4390600689 · doi:10.1093/jbmr/zjad017

Alteration in the gut microbiome is associated with changes in bone metabolism after laparoscopic sleeve gastrectomy

2024· article· en· W4390600689 sur OpenAlexaff
Karin C Wu, Kathryn McCauley, Susan V. Lynch, Renuka R. Nayak, Nicole J King, Sheena Patel, Tiffany Y. Kim, Katherine Condra, Doug Fadrosh, Dat Nguyen, Din L. Lin, Kole Lynch, Stanley J. Rogers, Jonathan Carter, Andrew M. Posselt, Lygia Stewart, Anne L. Schafer

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Mineral Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesUniversity of California, San FranciscoNational Institutes of HealthNorthern California Institute for Research and EducationAmgenU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésBone remodelingMicrobiomeSleeve gastrectomyMedicineN-terminal telopeptideInternal medicineObesityEndocrinologyFecesGut floraPhysiologyGastroenterologyBiologyWeight lossBioinformaticsImmunologyMicrobiologyBiochemistryGastric bypass

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Laparoscopic sleeve gastrectomy (LSG), the most common bariatric surgical procedure, leads to durable weight loss and improves obesity-related comorbidities. However, it induces abnormalities in bone metabolism. One unexplored potential contributor is the gut microbiome, which influences bone metabolism and is altered after surgery. We characterized the relationship between the gut microbiome and skeletal health in severe obesity and after LSG. In a prospective cohort study, 23 adults with severe obesity underwent skeletal health assessment and stool collection preoperatively and 6 mo after LSG. Gut microbial diversity and composition were characterized using 16S rRNA gene sequencing, and fecal concentrations of short-chain fatty acids (SCFA) were measured with LC-MS/MS. Spearman's correlations and PERMANOVA analyses were applied to assess relationships between the gut microbiome and bone health measures including serum bone turnover markers (C-terminal telopeptide of type 1 collagen [CTx] and procollagen type 1 N-terminal propeptide [P1NP]), areal BMD, intestinal calcium absorption, and calciotropic hormones. Six months after LSG, CTx and P1NP increased (by median 188% and 61%, P < .01) and femoral neck BMD decreased (mean -3.3%, P < .01). Concurrently, there was a decrease in relative abundance of the phylum Firmicutes. Although there were no change in overall microbial diversity or fecal SCFA concentrations after LSG, those with greater within-subject change in gut community microbial composition (β-diversity) postoperatively had greater increases in P1NP level (ρ = 0.48, P = .02) and greater bone loss at the femoral neck (ρ = -0.43, P = .04). In addition, within-participant shifts in microbial richness/evenness (α-diversity) were associated with changes in IGF-1 levels (ρ = 0.56, P < .01). The lower the postoperative fecal butyrate concentration, the lower the IGF-1 level (ρ = 0.43, P = .04). Meanwhile, the larger the decrease in butyrate concentration, the higher the postoperative CTx (ρ = -0.43, P = .04). These findings suggest that LSG-induced gut microbiome alteration may influence skeletal outcomes postoperatively, and microbial influences on butyrate formation and IGF-1 are possible mechanisms.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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