Efficacy of BIO K+ CL1285® in the reduction of antibiotic-associated diarrhea – a placebo controlled double-blind randomized, multi-center study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Antibiotic associated diarrhea (AAD) is a frequently encountered adverse event following antibiotic administration. Evidence suggests that probiotics may be beneficial in preventing and decreasing the severity of AAD. MATERIAL AND METHODS: Adult patients who were prescribed antibiotics for 3-14 days were enrolled from eight Canadian centers. Study treatment was randomized at a 1 : 1 ratio of BIO-K+CL1285( (®) ) or placebo and was administered within 24 h of initiation to 5 days after termination of antibiotherapy. Patients were followed for 21 days after last dose of study treatment. The primary outcome was severity and incidence of AAD. Severity was measured by the total number of days with diarrhea and incidence was defined as the number of patients with at least one day with diarrhea over the total number of patients enrolled in the study. RESULTS: 216 patients were randomized to BIO-K+ and 221 to placebo. The mean (SD) number of days with diarrhea was 1.19. (3.20) days for the placebo and 0.67 (2.05) days for BIO-K+CL1285( (®) ) (p = 0.040). Adjusted multivariate linear regression results showed that the duration of diarrhea for BIO-K+CL1285 (®)vs. placebo was reduced by 51.5% (b[SE] = 0.515 [0.256], p = 0.045). The incidence of diarrhea was 21.8% for the BIO-K+ and 29.4% for the placebo group (OR = 0.667, p = 0.067). Multivariate logistic regression, showed that the adjusted odds ratio of AAD in patients receiving BIO-K+ vs. placebo was 0.627 (p = 0.037). Study treatment was well tolerated. CONCLUSIONS: BIO-K+ is effective for preventing and reducing the severity of AAD in patients receiving antibiotic therapy in a hospital setting.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».