Salivary microbiome and serum metabolomics add to clinical biomarkers to predict 6-month hospitalizations in a multicenter cirrhosis outpatient cohort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Prognosticating outcomes such as hospitalizations in outpatients with cirrhosis is challenging, especially with changing etiologies and demographics. This study aims to determine the impact of multi-omic strategies on outcome prediction. APPROACH AND RESULTS: NACSELD3 enrolls outpatients with cirrhosis with controlled/eradicated etiologies from 10 centers and follows them systematically. At baseline, clinical/demographic and cirrhosis details were recorded and saliva and serum samples were collected for microbiome and metabolome analysis, respectively. Multi-omic bioinformatic studies to determine the interaction of microbiota and metabolites with the clinical prediction of 6-month hospitalizations were performed. Five hundred sixty-five patients (60.2 y, 68% men, 35% alcohol, 33% metabolic dysfunction-associated steatohepatitis, 21%, eradicated HCV with MELD 3.0 12) were enrolled. One hundred sixty-three (29%) required 6-month hospitalizations; most (75%) were liver-related. Those hospitalized had worse cirrhosis severity and comorbidity indices but similar demographics and oral health variables. Salivary microbiome alpha-diversity was lower (1.96±0.48 vs. 2.09±0.45, p =0.018) with greater pathobionts ( Streptococcus , Treponema, Enterococcaceae) and lower commensal genhospitalized/noera ( Veillonella, Prevotella, Haemophilus , Lachnospiraceae spp) at baseline. Serum metabolomics showed significant separation at baseline between hospitalized/non-hospitalized patients using supervised analyses with microbial-origin (phenyllactate, secondary bile acids, indoles), choline moieties, and polyamine/GABA (3-ureidopropionate/spermidine) metabolites being most prominent. Area under the curve using random forest for clinical, microbial, and metabolomic variables was higher than that of these individually. Latent factor analysis showed clinical variables (MELD 3.0, hemoglobin, and albumin) with the greatest impact, followed by salivary microbiota and then serum microbiome for hospitalization prediction. CONCLUSIONS: In a multicenter North American outpatient cirrhosis cohort with controlled etiologies, serum metabolomics and salivary microbiome add to clinical variables to prognosticate 6-month hospitalization.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».