Esophageal microbiome correlates with post-esophagectomy anastomotic leak in cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite continuous improvement in long-term survival after esophagectomy, potential serious post-operative complications, such as anastomotic leaks (ALs), still occur. Several risk factors for ALs have been proposed, including environmental factors. Our main objective was to examine the correlation of esophageal tumor microbiome composition and functional profile with ALs. Additionally, we analyzed the microbiome of esophageal tumors and their potential correlation with clinical features of the patients. Materials and methods: Surgical specimens of esophageal tumors and adjacent normal tissues were collected from consecutive patients who underwent an esophagectomy. Formalin-fixed paraffin-embedded (FFPE) tissue samples were processed using 16S ribosomal DNA multiple fragments amplicon sequencing to characterize bacterial microbiome composition. The tumor and normal tissue microbiome and bacterial functional profile were analyzed based on the clinical outcome of ALs. Results: < 0.05, false discovery rate (FDR) < 0.25] revealed operational taxonomic units (OTUs) significantly present in T samples as opposed to NAT samples, as well as significantly present OTUs in patients with AL as opposed to patients without AL complication. Conclusions: In this study, we provide a profile of the understudied esophageal microbiome and its connection to ALs. Our results can provide potential clues on how to avoid ALs by considering a patient's personal microbiome when providing perioperative care.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».