Pathogenesis and therapeutic opportunities of gut microbiome dysbiosis in critical illness
Notice bibliographique
Résumé
For many years, it has been hypothesized that pathological changes to the gut microbiome in critical illness is a driver of infections, organ dysfunction, and other adverse outcomes in the intensive care unit (ICU). The advent of contemporary microbiome methodologies and multi-omics tools have allowed researchers to test this hypothesis by dissecting host-microbe interactions in the gut to better define its contribution to critical illness pathogenesis. Observational studies of patients in ICUs have revealed that gut microbial communities are profoundly altered in critical illness, characterized by markedly reduced alpha diversity, loss of commensal taxa, and expansion of potential pathogens. These key features of ICU gut dysbiosis have been associated with adverse outcomes including life-threatening hospital-acquired (nosocomial) infections. Current research strives to define cellular and molecular mechanisms connecting gut dysbiosis with infections and other outcomes, and to identify opportunities for therapeutic modulation of host-microbe interactions. This review synthesizes evidence from studies of critically ill patients that have informed our understanding of intestinal dysbiosis in the ICU, mechanisms linking dysbiosis to infections and other adverse outcomes, as well as clinical trials of microbiota-modifying therapies. Additionally, we discuss novel avenues for precision microbial therapeutics to combat nosocomial infections and other life-threatening complications of critical illness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».