Exploring the effects of antimicrobial treatment on the gut and oral microbiomes and resistomes from elderly long-term care facility residents via shotgun DNA sequencing
Notice bibliographique
Résumé
Monitoring antibiotic-resistant bacteria (ARB) and understanding the effects of antimicrobial drugs on the human microbiome and resistome are crucial for public health. However, no study has investigated the association between antimicrobial treatment and the microbiome–resistome relationship in long-term care facilities, where residents act as reservoirs of ARB but are not included in the national surveillance for ARB. We conducted shotgun metagenome sequencing of oral and stool samples from long-term care facility residents and explored the effects of antimicrobial treatment on the human microbiome and resistome using two types of comparisons: cross-sectional comparisons based on antimicrobial treatment history in the past 6 months and within-subject comparisons between stool samples before, during and 2–4 weeks after treatment using a single antimicrobial drug. Cross-sectional analysis revealed two characteristics in the group with a history of antimicrobial treatment: the archaeon Methanobrevibacter was the only taxon that significantly increased in abundance, and the total abundance of antimicrobial resistance genes (ARGs) was also significantly higher. Within-subject comparisons showed that taxonomic diversity did not decrease during treatment, suggesting that the effect of the prescription of a single antimicrobial drug in usual clinical treatment on the gut microbiota is likely to be smaller than previously thought, even among very elderly people. Additional analysis of the detection limit of ARGs revealed that they could not be detected when contig coverage was <2.0. This study is the first to report the effects of usual antimicrobial treatments on the microbiome and resistome of long-term care facility residents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».