Critical Evaluation of Diagnosing Bacterial Overgrowth in the Proximal Small Intestine
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical small bowel bacterial overgrowth (SBBO) syndrome can be objectified by bacterial overgrowth tests. As direct culture of jejunal aspirates has disadvantages, noninvasive tests such as breath tests (BTs) are used. Major drawback of lactulose BT might be rapid lactulose transit to the colon. We evaluated diagnosing bacterial overgrowth using experimental and standard BT, and culture and molecular-based methods. STUDY: Bacterial overgrowth was analyzed in 11 controls and 15 SBBO predisposed subjects. During experimental breath testing, an occlusive balloon limited lactulose to the small intestine. Jejunal fluid was analyzed using culture and molecular-based methods. Bacterial overgrowth was diagnosed on the basis of 20 ppm hydrogen or methane increase above baseline within 90 minutes or more than 10 CFU/mL excluding lactobacilli and streptococci and furthermore using all published definitions. RESULTS: Experimental and standard BT showed no changes in timing of hydrogen excretion between controls and SBBO subjects. Using standard BT, 3/11 controls and 8/15 SBBO subjects were bacterial overgrowth positive. Total counts showed no significant differences between controls and SBBO subjects using culture and molecular-based methods. Bacterial overgrowth was diagnosed in 0/9 controls and 4/12 SBBO subjects using culture-based methods. Other definitions used in literature revealed no significant differences between controls and SBBO subjects. CONCLUSIONS: In a small group of subjects, the experimental BT did not improve the ability of lactulose BT to diagnose bacterial overgrowth. Culturing showed less bacterial overgrowth in controls compared with BT. Remarkably, current diagnostic criteria do not seem to be accurate in discriminating between SBBO subjects and controls.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».