Is primary prevention of Clostridium difficile infection possible with specific probiotics?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The efficacy of probiotics for the prevention of Clostridium difficile infection (CDI) is highly controversial, particularly with regard to the prevention of recurrent CDI. We hypothesize that primary prevention of CDI among patients receiving antibiotics might be a more achievable goal for probiotics than prevention in patients with previous CDI where the host flora is markedly altered. METHODS: We conducted a literature search for randomized, placebo-controlled efficacy studies of probiotic use among adults receiving antibiotics, in which CDI was one of the outcomes measured. In addition, we conducted meta-analyses of probiotics that were included in more than one randomized trial. RESULTS: Eleven studies were identified; most were seriously underpowered to determine the efficacy of probiotics in the prevention of CDI. Two showed significantly lower rates of CDI among the probiotic recipients. A meta-analysis of three studies that used the probiotic combination Lactobacillus acidophilus CL1285 and Lactobacillus casei LBC80R and a combined analysis of those studies with four studies that used Saccharomyces boulardii, showed lower CDI rates in recipients of probiotics compared with recipients of placebo (risk ratio=0.39; 95% confidence interval 0.19-0.79). CONCLUSIONS: While potential flaws in study design were identified, a review of the available literature suggests that the primary prevention of CDI with specific probiotic agents may be achievable. Additional studies of sufficient size and with rigorous design are needed to confirm these findings.
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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 | 0,029 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».