Clinical Management of the Microbiome in Irritable Bowel Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A growing body of evidence suggests that dysbiosis contributes to the onset and symptomatology of irritable bowel syndrome (IBS) and other functional bowel disorders. Changes to the gastrointestinal microbiome may contribute to the underlying pathophysiology of IBS. METHODS: The present review summarizes the potential effects of microbiome changes on GI transit, intestinal barrier function, immune dysregulation and inflammation, gut-brain interactions and neuropsychiatric function. RESULTS: A multimodal approach to IBS management is recommended in accordance with current Canadian guidelines. Pharmacologic treatments are advised to target the presumed underlying pathophysiological mechanism, such as dysregulation of GI transit, peristalsis, intestinal barrier function and pain signalling. The management plan for IBS may also include treatments directed at dysbiosis, including dietary modification and use of probiotics, which may promote the growth of beneficial bacteria, affect intestinal gas production and modulate the immune response; and the administration of periodic short courses of a nonsystemic antibiotic such as rifaximin, which may re-establish microbiota diversity and improve IBS symptoms. CONCLUSION: Dysregulated host-microbiome interactions are complex and the use of microbiome-directed therapies will necessarily be empiric in individual patients. A management algorithm comprising microbiome- and nonmicrobiome-directed therapies is proposed.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».