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Enregistrement W2962873063 · doi:10.12688/f1000research.19043.1

Probiotics and prebiotics in clinical tests: an update

2019· preprint· en· W2962873063 sur OpenAlexfundno aff
Harald Brüssow

Notice bibliographique

RevueF1000Research · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInfant Health and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité de LausanneLawson Health Research InstituteGeorgetown University
Mots-clésProbioticMedicineRandomized controlled trialClinical trialDiarrheaPopulationAntibiotic-associated diarrheaIntensive care medicinePrebioticInternal medicineAntibioticsBiologyFood scienceMicrobiologyClostridium difficileEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Probiotics have been explored in an exponentially increasing number of clinical trials for their health effects. Drawing conclusions from the published literature for the medical practitioner is difficult since rarely more than two clinical trials were conducted with the same probiotic strain against the same medical condition. Consequently, the European Society for Paediatric Gastroenterology, Hepatology and Nutrition (ESPGHAN) made a few recommendations restricting it to probiotic use against acute gastroenteritis and antibiotic-associated diarrhea. Recent studies also made a strong case for probiotic use against sepsis in preterm and term infants from developing countries. Conclusions on the value of probiotics are best based on detailed meta-analyses (MA) of randomized controlled trials (RCT). Outcomes of MA are discussed in the present review for a number of gastroenterology conditions. Since these MA pool data from trials using different probiotic species, large RCT published sometimes come to different conclusions than MA including these studies. This is not necessarily a contradiction but may only mean that the specific probiotic species did not work under the specified conditions. Positive or negative generalization about probiotics and prebiotics should be avoided. Credible effects are those confirmed in independent trials with a specified probiotic strain or chemically defined prebiotic in a specified patient population under the specified treatment conditions. Even distinct technological preparations of the same probiotic strain might affect clinical outcomes if they alter bacterial surface structures. Underpowered clinical trials are another problem in the probiotic field. Data obtained with sophisticated omics technologies, but derived from less than ten human subjects should be interpreted with caution even when published in high impact journals.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,266
Tête enseignante GPT0,603
Écart entre enseignants0,338 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations76
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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