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Enregistrement W7117153717 · doi:10.1016/j.healun.2025.12.017

Lung microbiome quantification and bacterial density as prognostic markers in lung transplantation

2025· article· en· W7117153717 sur OpenAlexafffund
Jessica Santilli, Elaine Reguera-Nuñez, Eric Armstrong, Zonelle Wijesinha, L. Levy, Pierre H. H. Schneeberger, Rayoun Ramendra, Chen Yang Kevin Zhang, Ella Huszti, Tereza Martinu, Bryan Coburn

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Heart and Lung Transplantation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTransplantation: Methods and Outcomes
Établissements canadiensToronto General HospitalToronto Rehabilitation InstituteUniversity Health Network
Organismes subventionnairesToronto General Hospital Research Institute, University Health NetworkCanadian Institutes of Health ResearchDepartment of Medicine, University of TorontoUniversity of TorontoCystic Fibrosis Foundation
Mots-clésMicrobiomeLung transplantationLungTransplantationLung diseaseHuman lung

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Chronic lung allograft dysfunction (CLAD) is a barrier to long-term survival following lung transplantation. Composition of the lung allograft microbiome has been explored as a prognostic marker for allograft survival, but most studies have measured bacterial relative, not absolute, abundances. Absolute quantitation of bacterial abundances improves the assessment of host-microbe interactions in diverse disease states and physiologic compartments but has not been compared to compositional indices alone for performance in identifying CLAD-associated allograft microbiomes. METHODS: We performed a case-control study to compare the composition of the lung allograft microbiome between lung transplant recipients who developed CLAD within the first 4 years of transplant (cases) versus those who remained CLAD-free for the first 5 years post-transplant (controls). Within 12 months post-transplantation, bronchoalveolar lavage fluid was collected from 53 cases and 55 controls to compare compositional features of the microbiome and bacterial absolute abundance. RESULTS: We identified 5 overlapping compositional subtypes, termed community state types (CST), of the lung allograft microbiome that were dominated by either Prevotella species, Streptococcus and Neisseria species, Staphylococcus or Pseudomonas species, or a diverse bacterial population. Lower bacterial density was observed in the taxonomically diverse community and was lower in controls than cases. Normalizing the relative abundance of CST-defining bacteria to total bacterial density strengthened microbiome-composition/chronic lung allograft dysfunction (CLAD) associations. CONCLUSIONS: Absolute bacterial quantification strengthens associations between the lung microbiome and CLAD following lung transplantation and may improve our understanding of how the lung microbiome affects lung transplant outcomes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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