Manipulation of Intestinal Microbial Flora for Therapeutic Benefit in Inflammatory Bowel Diseases: Review of Clinical Trials of Probiotics, Prebiotics and Synbiotics
Notice bibliographique
Résumé
Pathogenesis of Inflammatory Bowel Diseases(Ulcerative Colitis, Crohn's disease and Pouchitis) includes an abnormal immunological response to disturbed intestinal microflora. Therapeutic strategies are designed to intervene in these abnormal host microbial communications. A novel approach in the last decade has been to use other bacteria or selective foods to induce beneficial bacteria to normalize inflammation. In this review we discuss rationale for such use and describe 46 clinical trials gleaned from the literature. Reports are divided into type, indications, and agents used. The search revealed 15 nonrandomized and 31 randomized trials. Of the latter 23 were double-blind and 8 were open-label randomized controlled. In 32 of the total, different probiotics were used, while 10 and 4 used different prebiotics or synbiotics respectively. In 14 nonrandomized trials, outcome was successful. In the randomized controlled trials 12 of 16 ulcerative colitis but only 2 of Crohn's disease trials of biotic therapy were successful. No superiority of any probiotic was clearly evident, but a multi-agent mixture, VSL3# may be better suited in ulcerative colitis and pouchitis while the probiotic Lactobacillus rhamnosus GG appears less useful in inflammatory bowel disease, especially Crohn's disease. Further studies with uniform stringent criteria are needed to provide proof of this therapy in inflammatory bowel disease.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».