Impact of Antibiotic Duration on Gut Microbiome Composition and Antimicrobial Resistance: A Substudy of the BALANCE Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Maintaining a diverse gut microbiome and minimizing antimicrobial resistance gene (ARG) carriage through reduced antibiotic utilization may decrease antimicrobial resistance. We compared gut microbiome disruption and ARG carriage following 7 or 14 days of antibiotics for treatment of bacteremia in a substudy of the BALANCE randomized controlled trial. Methods The BALANCE randomized controlled trial enrolled 3631 participants with bacteremia, who were randomized 1:1 to receive 7 or 14 days of antibiotics. Rectal swabs were collected from 131 participants and analyzed with metagenomic sequencing to characterize the gut microbiome and ARGs. The primary outcome was change in gut microbiome diversity at day 7 vs 14. Results Forty-one participants (n = 28 in the 14-day group, n = 13 in the 7-day group) had samples available for the primary analysis, with an imbalance in piperacillin-tazobactam exposure between groups. Change in gut microbiome diversity at day 7 vs 14 was comparable between the 14-day group (median, 0.07; IQR, −0.46 to +0.51) and 7-day group (median, 0.19; IQR, −0.77 to +0.22; P = .49). Change in ARG abundance at day 7 vs 14 did not differ by treatment duration, nor did the abundance of individual ARGs. We did not observe any change in gut microbiome diversity or ARG carriage at enrollment vs day 7. Conclusions In this subset of patients from the BALANCE randomized controlled trial, we did not detect greater gut microbiome disruption or ARG carriage among participants who received 14 vs 7 days of antibiotics, but we were limited by small sample size and imbalances between groups.
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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 | 0,008 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».