Gut Microbiome Composition and Variance Are Modified by Degree of Growth Failure in Preterm Infants: A Prospective Study
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Preterm infants often require increased caloric intake to maintain appropriate growth while in the neonatal intensive care unit (NICU). Emerging evidence suggests that alterations of the gut microbiome may play a role in infant and childhood growth patterns. The fecal microbiome patterns in infants with normal and poor growth patterns were classified in this study. Methods: We conducted a prospective trial of infants of less than 29 weeks’ gestation with an embedded case–control analysis of infants with normal or poor growth patterns. Fecal samples were collected weekly from infants on full enteral feeds and analyzed blindly using 16s rRNA next-generation sequencing. The relationship between gut microbial diversity and composition and growth pattern and trajectory were assessed. Results: A total of 115 infants were enrolled in the trial with 263 fecal samples selected from 87 enrolled infants for analysis. In total, 37 samples were available from the normal growth cohort, 56 samples from the poor growth cohort, and 170 samples were available for analysis from the very poor growth cohort. Analysis of relative abundance revealed increased representation of Veillonella, Bifidobacterium, and Clostridium in very poor growth infants compared to normal growth infants. Variation in specific taxa was also found to vary significantly across post-menstrual age depending on the degree of growth failure. Conclusions: Gut microbiome composition and variance was modified by the degree of growth failure in our cohort of preterm infants. Our study adds to the growing body of evidence that alteration of the microbiome is associated with poor growth in preterm infants. This may ultimately represent a therapeutic target for growth failure in preterm infants.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».