Differences of the Fecal Microflora With Clostridium difficile Therapies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: During treatment of Clostridium difficile infection (CDI), patterns of pathogen reduction in relationship to changes in components of the normal microbiota are hypothesized to be predictive of response to treatment and subsequent sustained cure. METHODS: At a single center, subjects enrolled into phase 2 and 3 C. difficile treatment clinical trials (2003-2008) provided fecal samples to assess killing of C. difficile and changes to components of the microbiome. Quantitative bacterial cultures, measurement of C. difficile toxin titers, quantitative polymerase chain reaction of fecal samples for Bacteroidetes, Clostridium clusters XIVa and IV, and C. difficile were performed. RESULTS: Quantitative bacterial cultures showed a mean log10 C. difficile count (colony-forming units [CFU]) of 6.7 ± 2.0 at study entry; vancomycin treatment consistently reduced C. difficile counts to the limit of detection (2.0 log10 CFU/g), whereas metronidazole was associated with mean C. difficile counts 1.5-2 log10 higher at 10 days of treatment. In patients receiving tolevamer, C. difficile persisted in high counts during treatment; response to treatment was correlated with neutralization of toxin along with persistence of normal microbiota components. However, this was achieved in approximately half of subjects. Both vancomycin and metronidazole further suppressed microbiome components during treatment of CDI. Lactobacilli were observed to be a microbiome component that persisted during treatment of CDI. CONCLUSIONS: Differences of pathogen clearance and microbiome perturbation during treatment of CDI appear to explain treatment outcomes. The hypothesis that probiotic microbes could help prevent onset of CDI is supported by the observation of persistence of lactobacilli during and after treatment of CDI.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».