Responders and non-responders to probiotic interventions
Notice bibliographique
Résumé
As with many clinical studies, trials using probiotics have shown clearly that some patients benefit from the treatment while others do not. For example if treatment with probiotics leads to 36% cure rate of diarrhea, why did the other 64% not have the same result? The issue is important for human and indeed experimental animal studies for two main reasons: (i) Would changing the design of the study result in more subjects responding to treatment? (ii) If a subject does not respond what are the mechanistic reasons? In order to tackle the issue of responders and non-responders to therapy, a workshop was held by the International Scientific Association for Probiotics and Prebiotics (ISAPP). The outcome was four recommendations. 1. Clearly define the end goal: this could be supporting a health claim or having the highest clinical effect and impact. 2. Design the study to maximize the chance of a positive response by identifying precise parameters and defining the level of response that will be tested. 3. Base the selection of the intervention on scientific investigations: which strain(s) and/or product formulation should be used and why. 4. Carefully select the study cohort: use biological or genetic markers when available to stratify the patient population before enrollment and decide at what point intervention will provide the best outcome (for example, in acute phase of disease, or during remission, with or without use of pharmaceutical agents). By following these recommendations and selecting an appropriate primary outcome, it is hoped that clinical data will emerge in the future that expands our knowledge of which probiotics benefits which subjects and by what mechanism.
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 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 | 0,085 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».