Probiotic<i>Lactobacillus rhamnosus</i>GR-1 and<i>Lactobacillus reuteri</i>RC-14 May Help Downregulate TNF-Alpha, IL-6, IL-8, IL-10 and IL-12 (p70) in the Neurogenic Bladder of Spinal Cord Injured Patient with Urinary Tract Infections: A Two-Case Study
Notice bibliographique
Résumé
The management of urinary tract infection (UTI) in individuals with spinal cord injury (SCI) continues to be of concern, due to complications that can occur. An emerging concept that is a common underlying pathophysiological process is involved, wherein pathogens causing UTI have a role in inflammatory progression. We hypothesized that members of the commensal flora, such as lactobacilli, may counter this reaction through anti-inflammatory mediation. This was assessed in a pilot two-patient study in which probiotic Lactobacillus rhamnosus GR-1 and Lactobacillus reuteri were administered to one patient and placebo to another, both along with antibiotics to treat acute UTI. Urinary TNF-alpha was significantly downregulated (P = .015) in the patient who received the probiotic and who used intermittent catheterization compared with patient on placebo and using an indwelling catheter. The extent to which this alteration resulted in improved well-being in spinal cord injured patients remains to be determined in a larger study.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».