Self-stool banking as a source for fecal microbiota transplantation: A pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Fecal microbiota transplantation is a promising therapeutic alternative for refractory Clostridium difficile infection. Self-stool donation can overcome challenges with donor screening and eliminate risks of blood borne pathogen exposure. We assessed the feasibility of a fecal banking protocol. A secondary objective was to identify perceptions around fecal banking. Methods: Admitted medicine patients were screened over 15 months. Patients with gastrointestinal comorbidities or factors affecting intestinal microbiota were excluded. Participants completed a survey and could opt to bank a sample. Processing occurred during defined lab hours. Feasibility was assessed on process and resource indicators. Success was defined as 50% consent rate. Results: A total of 4,675 patients were screened; 60% were excluded, primarily because of antibiotic exposure (1,343, 48%). A total of 537 patients were surveyed, of whom 73% consented to fecal banking. The primary reason for declining was that fecal banking was considered ‘too gross’ (34%). Of 72 samples provided, 27 were successfully banked. Lack of a bowel movement was the primary reason for not banking (54%), and inadequate quantity was the top reason for rejecting a collected sample (63%). Average processing time was 58 minutes (range 22–640 min). The majority of participants reported a preference for using their own stool (82%), and 87.5% (n=64) were willing to bank again. Conclusion: A self-donor fecal banking protocol is feasible. Scalability of this process is addressed through dedicated resources for collecting and processing samples from larger cohorts. Formal evaluation of the efficacy and microbiome integrity of samples is required.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».