Gut microbiome and healthy aging in HIV: data from the correlates of healthy aging in geriatric HIV (CHANGE HIV) cohort
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Despite longer life expectancies, those aging with HIV experience increased comorbidity and other health challenges relative to the general population. Alterations in the composition of the gut microbiome are associated with increased immune activation and aging, but few studies have explored the association of the gut microbiome with adverse age-related outcomes in people living with HIV. We assessed the relationship between gut microbiome composition and healthy aging in HIV. DESIGN/METHODS: The CHANGE HIV study is a Canadian cohort of people aged 65 and older, which aims to investigate correlates of healthy aging in HIV. Rectal swabs were collected at enrolment from a subset of 158 consenting participants, which we analyzed with 16S rRNA gene sequencing to characterize the gut microbiome. Healthy aging was quantified using the Rotterdam Healthy Aging Score (HAS) and categorized as healthy (13-14), intermediate (11-12), and poor (0-10). We collected other markers of healthy aging including cognition, frailty, and demographics. RESULTS: Gut microbiome diversity did not differ based on HAS category, although some disease-associated bacteria were enriched in participants with lower HAS. Gut microbiome diversity did not differ based on age or frailty status. Lower HAS score group was associated with lower household income, poorer nutrition and cognition, and earlier year of HIV infection. CONCLUSION: Gut microbiome composition was not associated with healthy aging as defined by the HAS, although there were weak associations between HAS and disease-associated bacterial genera. Interventions that target social circumstances may provide greater improvements in health among aging persons with HIV.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».