Guide to designing, conducting, publishing, and communicating results of clinical studies involving probiotic applications in human participants
Notice bibliographique
Résumé
The heterogeneity of human clinical trials to assess the effectiveness of probiotics presents challenges regarding interpretation and comparison. Evidence obtained from clinical trials among a population with a disease or specific risk factors may not be generalizable to healthy individuals. The evaluation of interventions in healthy persons requires careful selection of outcomes due to the absence of health indicators and the low incidence of preventable conditions. Given the tremendous resources invested in such trials, development of consistent approaches to assessing the effectiveness of probiotics would be beneficial. Furthermore, the reporting, presentation and communication of results may also affect the validity of the scientific evidence obtained from a trial. This review outlines the challenges associated with the design, implementation, data analysis and interpretation of clinical trials in humans involving probiotics. Best practices related to their design are offered along with recommendations for enhanced collaboration to advance research in this emerging field.
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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 | 0,118 | 0,241 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,100 | 0,120 |
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 ».