Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Fecal microbiota transplant (FMT) has emerged as an important treatment for antibiotic resistant or recurrent Clostridium difficile infection. There has been a great deal of media coverage of the efficacy of FMT, and patients with inflammatory bowel disease (IBD) understandably wonder if this approach would also work for them. There are also instructions on 'do it yourself' FMT therapy on the web. It is important to understand whether there is evidence that this approach is effective in IBD so that we can advise our patients appropriately. RECENT FINDINGS: Systematic reviews have identified four case series involving 27 ulcerative colitis patients with a pooled remission rate of 24% (95% confidence interval (CI) = 11-45%). Two randomized controlled trials evaluating a total of 123 active ulcerative colitis patients have given conflicting results but the pooled data do suggest benefit with a number needed to treat of 6 (95% CI = 3-33). There are four case series involving 38 patients with Crohn's disease with a clinical response in 60.5% (95% CI = 28-86%). There are no randomized trials in Crohn's disease. SUMMARY: At present there are insufficient data to recommend FMT in IBD, and patients certainly should not be administering this themselves. This remains an interesting approach to treating IBD and more studies are needed to establish the optimal method of delivery as well as randomized, placebo controlled trials to establish the efficacy of FMT.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,051 | 0,008 |
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 ».