Gut microbiota predict development of postdischarge diabetes mellitus in acute pancreatitis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Postdischarge morbidity and mortality is high in acute pancreatitis (AP) and pathophysiological mechanisms remain poorly understood. OBJECTIVES: We aim to investigate the composition of gut microbiota and clinical long-term outcomes of prospectively enrolled patients with AP to predict postdischarge complications. DESIGN: In this long-term follow-up study, we analysed clinical and microbiome data of 277 patients from the prospective multicentre Pancreatitis-Microbiome As Predictor of Severity trial. The primary endpoint was the association of the microbial composition with postdischarge mortality, recurrent AP (RAP), progression to chronic pancreatitis, pancreatic exocrine insufficiency, diabetes mellitus (DM) and pancreatic ductal adenocarcinoma. RESULTS: Buccal (n=238) and rectal (n=249) swabs were analysed by 16S rRNA and metagenomics sequencing using Oxford Nanopore Technologies. Median follow-up was 2.8 years. Distance-based redundancy analysis with canonical analysis of principal coordinates showed significant differences for β-diversity (Bray-Curtis) for postdischarge mortality (p=0.04), RAP (p=0.02) and DM (p=0.03). A ridge regression model including 11 differentially abundant species predicted postdischarge DM with an area under the receiving operating characteristic of 94.8% and 86.2% in the matched and entire cohort, respectively. Using this classifier, a positive predictive value of 66.6%, a negative predictive value of 96% and an accuracy of 95% was achieved. CONCLUSION: Our data indicate that the admission microbiome of patients with AP correlates with postdischarge complications independent from multiple risk factors such as AP severity, smoking or alcohol. Microbiota at admission show excellent capacity to predict postdischarge DM and may thus open new stratification tools for a tailored risk assessment in the future. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT04777812.
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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 | 0,000 | 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 ».