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Enregistrement W2888948683

Трансплантация фекальной микробиоты: возможные терапевтические подходы и вопросы правового регулирования

2015· article· ru· W2888948683 sur OpenAlexaboutno aff
А Н Васильев, Д. В. Горячев, E.V. Gavrishina, Р. Р. Ниязов, Ю А Селиверстов, А. В. Дигтярь

Notice bibliographique

RevueBiological Products Prevention Diagnosis Treatment · 2015
Typearticle
Langueru
DomaineMedicine
ThématiqueClostridium difficile and Clostridium perfringens research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFecal bacteriotherapyClostridium difficileDiarrheaFecesMedicineDiseaseIntensive care medicineMicrobiologyImmunologyBiologyGastroenterologyPathologyAntibiotics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since Ilya Metchnikoff’s studies, both medical science and clinical practice have accumulated a large amount of evidence that human intestinal microbiota possesses a unique characteristics for our existence. However, only recently, scientists have achieved the actual breakthrough in this field of human physiology, and we start to understand the precise mechanisms of the complex interplay of microbial activity with human homeostasis and discover numerous new functions of intestinal microbes. In this regard, a novel medical technology evolves since 1958, so called fecal microbiota transplantation (FMT), which is the administration of donor feces to the patients suffering from different kinds of diseases. Such infusion of donor feces restores the natural balance of gut commensal germs. FMT is most efficacious in severe or recurrent Clostridium difficile infection. FMT has been also reported to cure diarrhea and constipation caused by different conditions, such as multiple sclerosis, Crohn ’s disease etc. In the U.S. and Canada as well as in other countries FMT is of uttermost interest of not merely clinical practitioners but lately also of regulatory authorities. The paper also addresses the possibility of application the Russian pharmaceutical legislation to FMT.

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)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,478
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,009

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 Opus0,215
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,163 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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