Something Old, Something New, Something Borrowed…
Notice bibliographique
Résumé
Although knowledge of the complex interactions within our intestinal microbiota is relatively new, fecal microbiota transplantation (FMT) has been practiced for a long time. For more than a millennium, human fecal suspensions have been used to treat various ailments. The first literary evidence of oral fecal administration for the treatment of food poisoning and diarrhea dates back to the fourth century in China as detailed in the first Chinese handbook of emergency medicine written by Ge Hong (1). Later, in the 16th century, Li Shizhen described the use of several different human stool preparations for the treatment of various gastrointestinal diseases (1). The first report of FMT for the treatment of pseudomembranous colitis dates back to 1958 (2). In this case series involving four patients, all responded spectacularly. In 1983, Schwan et al (3) published the first report of FMT in a patient with a confirmed Clostridium difficile infection (CDI). Since then, the experiences of more than 250 CDI patients treated with FMT has been published in the medical literature, with an overall success rate of approximately 90% (4,5)...
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,012 |
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 ».