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Enregistrement W4408245313 · doi:10.1097/aln.0000000000005435

Altered Gut Microbiome Composition and Function in Individuals with Complex Regional Pain Syndrome

2025· article· en· W4408245313 sur OpenAlexaff
Emmanuel González, Tali Sahar, May Haddad, Sylvie Toupin, Ramzi Zioud, Muhammad Zoabi, Lilach Eyal Waldman, Zohar Tal Leshinsky, Maayan Ben Sasson, Vibhu Kumar, Yosefa Marom, Ayelet Midbari, Nicholas J. B. Brereton, Yoram Shir, Amir Minerbi

Notice bibliographique

RevueAnesthesiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Management and Treatment
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill UniversityMcGill University and Génome Québec Innovation CentreMcGill Genome Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMicrobiomeGut microbiomeComposition (language)Function (biology)Gut floraBioinformaticsEvolutionary biologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Complex regional pain syndrome is a chronic pain syndrome typically affecting a limb. It is characterized by severe spontaneous and evoked pain, along with vasomotor, autonomic, and motor signs and symptoms. Although dysregulation in several physiologic systems has been suggested in complex regional pain syndrome (CRPS), including aberrant inflammatory and immune responses, vasomotor dysfunction, and nervous system changes, the pathophysiologic mechanisms underlying the syndrome remain elusive. Effective treatment options are also limited. Previous research has highlighted the role of the gut microbiome in chronic pain, prompting us to investigate the composition and function of the gut microbiome in CRPS. METHODS: The gut microbiomes of individuals with CRPS to age-, sex-, and ethnicity-matched pain-free control participants were compared using 16S rRNA gene amplification. To minimize environmental confounders, participants were recruited from two geographically independent regions. To explore potential changes in gut bacteria-derived metabolites, targeted metabolomic analysis of feces and plasma was performed. Finally, machine learning algorithms were trained to identify the gut microbiome composition specific to CRPS patients and were tested on a validation cohort. RESULTS: In this study, differential abundance analysis revealed significant differences in several bacterial taxa when comparing 53 CRPS patients to 52 unrelated controls, including alterations in short-chain fatty acid-metabolizing species. Targeted stool and plasma metabolite analysis confirmed differences in fecal and plasma short-chain fatty acid levels between CRPS patients and controls. Notably, the microbiome composition alone allowed accurate classification of patients and controls in a geographically independent test cohort. CONCLUSIONS: These findings highlight unique compositional and functional changes in the gut microbiome of individuals with CRPS, thus contributing to the growing body of evidence supporting the role of the gut microbiome in chronic pain syndromes. Furthermore, they pave the way for further studies elucidating the pathophysiology of CRPS and exploring new diagnostic aids and treatment modalities.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,300

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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