Gut Microbiome in Children with Congenital Heart Disease After Cardiopulmonary Bypass Surgery (GuMiBear Study)
Notice bibliographique
Résumé
The gut microbiome of infants with congenital heart disease (CHD) undergoing cardiopulmonary bypass surgery (CPB) is at risk of profound alteration. The aim of this study was to examine the gut microbiome pre- and post-bypass surgery to explore potential implications of altered gut biodiversity. A prospective cohort study involving infants with CHD who underwent CPB was performed. Faecal samples were collected from infants alongside the collection of demographic and clinical data in order to examine gut microbiome changes before and after surgery. 16S rRNA sequencing analysis was performed on DNA isolated from stool samples to determine changes in gut microbiome composition. Thirty-three patients were recruited, with samples from thirteen of these available for final analysis. Compared with healthy, matched controls, at a genus level, pre-operative samples for infants with CHD demonstrated a higher relative abundance of Escherichia-Shigella (31% vs 2-6%) and a lower relative abundance of Bifidobacterium (13% vs 40-60%). In post-operative samples, the relative abundance of Escherichia-Shigella (35%), Enterococcus (11%), Akkermansia (6%), and Staphylococcus (5%) were higher than pre-op samples. One infant developed post-operative necrotising-enterocolitis (NEC). They displayed a marked abundance of the Enterococcus (93%) genus pre-operatively. This study demonstrates that infants with CHD have an altered gut microbiome when compared with healthy controls and there might be a possible link between an abundance of virulent species and NEC.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».