MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4402922385 · doi:10.1016/j.ebiom.2024.105362

Bifidobacterium longum and microbiome maturation modify a nutrient intervention for stunting in Zimbabwean infants

2024· article· en· W4402922385 sur OpenAlexaff
Ethan Gough, Thaddeus J. Edens, Lynnea Carr, Ruairi C. Robertson, Kuda Mutasa, Robert Ntozini, Bernard Chasekwa, Hyun Min Geum, Iman Baharmand, Sandeep K. Gill, Batsirai Mutasa, Mduduzi N. N. Mbuya, Florence D. Majo, Naume V. Tavengwa, Freddy Francis, Joice Tome, Ceri Evans, Margaret Kosek, Andrew J. Prendergast, Amee R. Manges

Notice bibliographique

RevueEBioMedicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensBC Centre for Disease ControlUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNutricia Research FoundationWellcome TrustUNICEFDirektion für Entwicklung und ZusammenarbeitDepartment for International DevelopmentBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésBifidobacterium longumMicrobiomeMedicineBifidobacteriumGut microbiomeMalnutritionBiologyIntervention (counseling)BioinformaticsLactobacillusBacteriaInternal medicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Small-quantity lipid-based nutrient supplements (SQ-LNS), which has been widely tested to reduce child stunting, has largely modest effects to date, but the mechanisms underlying these modest effects are unclear. Child stunting is a longstanding indicator of chronic undernutrition and it remains a prevalent public health problem. The infant gut microbiome may be a key contributor to stunting; and mother and infant fucosyltransferase (FUT) phenotypes are important determinants of infant microbiome composition. METHODS: We investigated whether mother-infant FUT status (n = 792) and infant gut microbiome composition (n = 354 fecal specimens from 172 infants) modified the impact of an infant and young child feeding (IYCF) intervention, that included SQ-LNS, on stunting at age 18 months in secondary analysis of a randomized trial in rural Zimbabwe. FINDINGS: We found that the impact of the IYCF intervention on stunting was modified by: (i) mother-infant FUT2+/FUT3- phenotype (difference-in-differences -32.6% [95% CI: -55.3%, -9.9%]); (ii) changes in species composition that reflected microbiome maturation (difference-in-differences -68.1% [95% CI: -99.0%, -28.5%); and (iii) greater relative abundance of B. longum (differences-in-differences 49.1% [95% CI: 26.6%, 73.6%]). The dominant strains of B. longum when the intervention started were most similar to the proficient milk oligosaccharide utilizer subspecies infantis, which decreased with infant age and differed by mother-infant FUT2+/FUT3- phenotypes. INTERPRETATION: These findings indicate that a persistently "younger" microbiome at initiation of the intervention reduced its benefits on stunting in areas with a high prevalence of growth restriction. FUNDING: Bill and Melinda Gates Foundation, UK DFID/Aid, Wellcome Trust, Swiss Agency for Development and Cooperation, US National Institutes of Health, UNICEF, and Nutricia Research Foundation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,538
Score d'incertitude au seuil0,477

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,283 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEBioMedicineMême sujetChild Nutrition and Water AccessTravaux en français237 207