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Enregistrement W2473041516 · doi:10.2147/vmrr.s105238

Commentary on key aspects of fecal microbiota transplantation in small animal practice

2016· article· en· W2473041516 sur OpenAlexaff
José F. García-Mazcorro, Jennifer Chaitman, Albert Jergens, Frederic Gaschen, Stanley L. Marks, Alicia G. Marroquín-Cardona, Keith Richter, Giacomo Rossi, Jan S. Suchodolski, J. Scott Weese

Notice bibliographique

RevueVeterinary Medicine Research and Reports · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClostridium difficile and Clostridium perfringens research
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFecal bacteriotherapyClostridium difficileFecesTransplantationMedicineDiseaseMicrobiomeIntensive care medicineAnimal healthBiologyBioinformaticsVeterinary medicineMicrobiologyPathologyInternal medicineAntibiotics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: The gastrointestinal tract of dogs, cats, and other mammals including humans harbors millions of beneficial microorganisms that regulate and maintain health. Fecal microbiota transplantation (FMT) is a procedure involving the administration of a fecal infusion from a healthy individual (donor) to a patient with disease to help improve health. Despite the effectiveness of FMT to treat intestinal disorders in humans, in particular recurrent Clostridium difficile infection, there is a paucity of scientific data regarding the application of FMT in veterinary patients. Here, we outline key aspects of FMT in small animal practice. Keywords: microbiota, health, fecal microbiota transplantation, dysbiosis, enteropathogens, immune system

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,288
Score d'incertitude au seuil0,429

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,094
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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