MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W181933020 · doi:10.1093/pch/10.3.170

Does Lactobacillus GG prevent antibiotic-associated diarrhea in children?

2005· article· en· W181933020 sur OpenAlexaff
Bradley C. Johnston, Sunita Vohra

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProbiotics and Fermented Foods
Établissements canadiensStollery Children's HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProbioticAntibioticsMedicineDiarrheaAntibiotic-associated diarrheaLactobacillusMicrobiologyClostridium difficileBacteriaBiologyGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reinoculation and normalization of unbalanced indigenous microflora using specific probiotic strains underlies the rationale behind probiotic administration in children. Probiotic bacteria have been administered both prophylactically and therapeutically in an attempt to modify intestinal activity, as well as mucosal, epithelial and systemic immune activity (1). The most prevalent forms of probiotic bacteria are found in many common fermented foods including yogurt, buttermilk, kefir, tempeh, miso and sauerkraut (2). The two trials of Lactobacillus GG (LGG) for preventing paediatric antibiotic-associated diarrhea (AAD) mentioned in Part I (pages 169, 171) investigate supplemental forms of probiotics (3,4). Because of its safety record, resistance to stomach acid and bile, and ability to temporarily colonize the human intestine almost immediately postadministration, LGG has been the focus of probiotic research (6). There are emerging data to support the safety and effectiveness of LGG (10 to 20 billion colony-forming units/day over a period of 10 days to six months) in reducing paediatric Clostridium difficile colitis, and Crohn's and AAD (3,4,6–8).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePaediatrics & Child Health→Même sujetProbiotics and Fermented Foods→Travaux en français237 207→