The regulation of fecal microbiota for transplantation: An international perspective for policy and public health
Notice bibliographique
Résumé
Clostridium difficile is the most common hospital-acquired pathogen in the US, and recurrent C. difficile infection (CDI) is a major public health issue. Twenty per cent of CDI patients experience recurrence, and their risk of recurrence rises with each failure to achieve clinical resolution. Fecal microbiota transplantation (FMT) is a remarkably efficacious treatment for recurrent CDI. However, national health agencies are grappling with the appropriate regulatory paradigm to apply to this innovative treatment. Current FMT regulations in the US, Canada, Western Europe, Australia, and China are in varying degrees of flux, although many regulators are choosing to apply the drug and biologic framework. FMT regulations should allow recurrent CDI patients safe access to this treatment as research continues. Regulating FMT like a drug or biologic, although most convenient from a legal perspective, overly restricts access while under-regulating the methods by which the stool is screened, processed, stored, and used. Human tissue and tissue-based products regulations could achieve the desired level and kind of oversight, but fecal microbiota for transplantation fail to meet applicable statutory definitions. A custom regulatory solution would be more appropriate, but many pathways that regulators may take to achieve this goal require time and resources for health agencies to develop.
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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 | 0,064 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,027 |
| Communication savante | 0,025 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,063 | 0,035 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,002 |
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 ».