Notice bibliographique
Résumé
To the Editor—We thank Jouhten et al for their interest in our work [1] and appreciate their complementary findings in the effects of fecal transplantation on antibiotic resistance genes (ABR) in recipients. Their research, using quantitative polymerase chain reaction array for 85 ABR genes in recurrent Clostridium difficile infection (RCDI) patients before and after fecal microbiota transplant (FMT) further corroborates our findings that FMTs can reduce the number of ABR genes in RCDI patients. Their discussion focuses on the importance of donor screening and the possibility of transferring ABR genes from a donor into a recipient. We agree that donor selection and screening is critical in order to minimize any potential transmission of infectious agents, and yet there is no consensus on how this is done. There are some general recommendations when it comes to donor selection criteria. However, what is included in donor testing has been variable, although serology for viral hepatitis, human immunodeficiency virus, syphilis, stool testing for culture and sensitivity, ova and parasite and Clostridium difficile are seen as the bare minimum [2, 3]. In our FMT program, we are fortunate to have dedicated donors who are relatively young, in their 30s, who have received few courses of antibiotics throughout their lives. We follow donor testing proposed by Bakken et al [4] every 4 months and further screen for the clinically important antibiotic-resistant organism such as vancomycin-resistant Enterococci and methicillin-resistant Staphlococcus aureus. It is not known how extensive or how frequent donor testing needs to be done, because cases linking FMT to the possible transmission of norovirus, cytomegalovirus, and Blastocystis hominis have been reported, further highlighting the importance of rigorous and thorough donor screening [5–7].
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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 | 0,005 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,129 | 0,060 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,010 |
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 ».