The risk factors for coronavirus disease 2019 (COVID-19) severity are still poorly understood. Considering the pivotal role of the gut microbiota on host immune and inflammatory functions, we investigated the association between changes in the gut microbiota composition and the clinical severity of COVID-19. We conducted a multicenter cross-sectional study prospectively enrolling 115 COVID-19 patients categorized according to: (1) the WHO Clinical Progression Scale—mild, 19 (16.5%); moderate, 37 (32.2%); or severe, 59 (51.3%), and (2) the location of recovery from COVID-19—ambulatory, 14 (household isolation, 12.2%); hospitalized in ward, 40 (34.8%); or hospitalized in the intensive care unit, 61 (53.0%). Gut microbiota analysis was performed through 16S rRNA gene sequencing, and the data obtained were further related to the clinical parameters of COVID-19 patients. The risk factors for COVID-19 severity were identified by univariate and multivariable logistic regression models. In comparison to mild COVID-19 patients, the gut microbiota of moderate and severe patients have: (a) lower Firmicutes/Bacteroidetes ratio; (b) higher abundance of Proteobacteria; and (c) lower abundance of beneficial butyrate-producing bacteria such as the genera Roseburia and Lachnospira. Multivariable regression analysis showed that the Shannon diversity index [odds ratio (OR) = 2.85, 95% CI = 1.09–7.41, p = 0.032) and C-reactive protein (OR = 3.45, 95% CI = 1.33–8.91, p = 0.011) are risk factors for severe COVID-19 (a score of 6 or higher in the WHO Clinical Progression Scale). In conclusion, our results demonstrated that hospitalized patients with moderate and severe COVID-19 have microbial signatures of gut dysbiosis; for the first time, the gut microbiota diversity is pointed out as a prognostic biomarker of COVID-19 severity.
Risk factors for COVID-19 disease severity are still poorly understood. Considering the pivotal role of gut microbiota on host immune and inflammatory functions, we investigated the association between changes in gut microbiota composition and the clinical severity of COVID-19. We conducted a multicentre cross-sectional study prospectively enrolling 115 COVID-19 patients categorized according to: 1) WHO Clinical Progression Scale - mild 19 (16.5%), moderate 37 (32.2%) or severe 59 (51.3%); and 2) location of recovery from COVID-19 - ambulatory 14 (household isolation; 12.2%), hospitalized in ward 40 (34.8%) or intensive care unit 61 (53.0%). Gut microbiota analysis was performed through 16S rRNA gene sequencing and data obtained was further related with clinical parameters of COVID-19 patients. Risk factors for COVID-19 severity were identified by univariate and multivariable logistic regression models.In comparison with mild COVID-19 patients, the gut microbiota of moderate and severe patients has: a) lower Firmicutes/Bacteroidetes ratio, b) higher abundance of Proteobacteria; and c) lower abundance of beneficial butyrate-producing bacteria such as Roseburia and Lachnospira genera. Multivariable regression analysis showed that Shannon index diversity (odds ratio [OR] 2.85 [95% CI 1.09-7.41]; p=0.032) and C-Reactive Protein (OR 3.45 [95% CI 1.33-8.91]; p=0.011) were risk factors for COVID-19 severe disease (a score of 6 or higher in WHO clinical progression scale).In conclusion, our results demonstrated that hospitalised moderate and severe COVID-19 patients have microbial signatures of gut dysbiosis and for the first time, the gut microbiota diversity is pointed out as a prognostic biomarker for COVID-19 disease severity.
INTRODUÇÃO: O declínio da função das células β no decurso natural da diabetes tipo 2 determina, em grande parte dos doentes, a necessidade de insulinoterapia (IT). Um aumento moderado de peso é usual após o início do tratamento, actuando por vezes como barreira à modificação do regime terapêutico. Têm sido apontados como factores de risco para aumento ponderal com a IT os níveis de HbA1c mais elevados no início do tratamento, baixo IMC inicial, e idades mais precoces. OBJECTIVOS: Avaliar a variação (Δ) de peso de uma amostra de doentes da consulta de diabetologia com o início da IT e identificar factores associados com o aumento de peso. MATERIAL E MÉTODOS: Foram analisados retrospectivamente os processos de 50 doentes insulinotratados. Foram calculadas a Δ de peso e a Δ de HbA1c no primeiro ano de IT. Avaliou-se a Δ de peso e a Δ de HbA1c por sexo, tipo de insulina, toma concomitante de metformina, três níveis de actividade física e número de refeições diárias. Verificou-se a correlação da Δ de peso com o valor de HbA1c, IMC e idade no início da IT. RESULTADOS: Dos processos analisados, 62% foram do sexo masculino, a média (±DP) das idades foi 63.34±11.19 anos, e a média (±DP) do IMC inicial foi de 29.61±4.54 kg/m2. Com o início da IT, no período de um ano houve um aumento, estatisticamente significativo (p<0.001), em média (±DP) de peso de 3.16±4.18 kg. Houve também uma diminuição da HbA1c de -1.27±1.81 % com significado estatístico (p<0.001). Não foi encontrada qualquer significância estatística entre a Δ de peso e a Δ HbA1c por sexo, tipo de insulina (insulina mais prevalente, glargina: 42%), toma concomitante de metformina (32%), níveis de actividade física (74% sem actividade física) ou número de refeições diárias (nº mais prevalente, 5 ref./dia: 34%). Não houve correlação estatisticamente significativa entre a Δ de peso e a HbA1c inicial, assim como com a idade dos doentes. A correlação entre a Δ de peso e o IMC inicial mostrou-se estatisticamente significativa (p=0.002) no sentido inverso (r=-0.431). DISCUSSÃO: Nesta análise retrospectiva foi identificada uma correlação inversa entre o IMC inicial dos doentes e a Δ de peso verificada após o primeiro ano de IT, não se confirmando uma correlação significativa da Δ de peso com a HbA1c inicial ou a idade dos pacientes. Assim, os doentes de mais baixo IMC propostos para início de IT, deverão ser alvo de uma vigilância ponderal ainda mais rigorosa e de um plano nutricional e de exercício físico mais intensivo. Palavras-chave: diabetes mellitus tipo 2, insulina, aumento de peso, índice de massa corporal, HbA1c.
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