HIV, the gut microbiome and clinical outcomes, a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Effective antiretroviral therapy (ART) has improved the life expectancy of people with HIV (PWH). However, this population is now experiencing accelerated age-related comorbidities, contributed to by chronic immune activation and inflammation, with dysbiosis of the gut microbiome also implicated. METHOD: We conducted a systematic literature search of PubMed, Embase, Scopus, Cochrane reviews and international conference abstracts for articles that examined for the following non-communicable diseases (NCDs); cardiovascular disease, cancer, frailty, metabolic, bone, renal and neurocognitive disease, in PWH aged >18 years. Studies were included that measured gut microbiome diversity and composition, microbial translocation markers or microbial metabolite markers. RESULTS: In all, 567 articles were identified and screened of which 87 full-text articles were assessed for eligibility and 56 were included in the final review. The data suggest a high burden NCD, in particular cardiovascular and metabolic disease in PWH. Alterations in bacterial diversity and structure varied by NCD type, but a general trend in reduced diversity was seen together with alterations in bacterial abundances between different NCD. Lipopolysaccharide was the most commonly investigated marker of microbial translocation across NCD followed by soluble CD14. Short-chain fatty acids, tryptophan and choline metabolites were associated with cardiovascular outcomes and also associated with chronic liver disease (CLD). CONCLUSIONS: This systematic review is the first to summarise the evidence for the association between gut microbiome dysbiosis and NCDs in PWH. Understanding this interaction will provide insights into the pathogenesis of many NCD and help develop novel diagnostic and therapeutic strategies for PWH.
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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 | 0,007 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».