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Enregistrement W3083389151 · doi:10.1080/19490976.2020.1810531

Understanding the mechanisms of efficacy of fecal microbiota transplant in treating recurrent <i>Clostridioides difficile</i> infection and beyond: the contribution of gut microbial-derived metabolites

2020· review· en· W3083389151 sur OpenAlexafffund
Laura Martínez-Gili, Julie A. K. McDonald, Zhigang Liu, Dina Kao, Jessica R. Allegretti, Tanya Monaghan, Grace F. Barker, Jesús Miguéns Blanco, Horace R. Williams, Elaine Holmes, Mark Thursz, Julian R. Marchesi, Benjamin H. Mullish

Notice bibliographique

RevueGut Microbes · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClostridium difficile and Clostridium perfringens research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesVersus ArthritisCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of NottinghamMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésClostridioidesBiologyFecal bacteriotherapyGut floraMetaboliteBile acidMicrobiologyFidaxomicinClostridium difficileAntibioticsImmunologyBacteriaVancomycinBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fecal microbiota transplant (FMT) is a highly-effective therapy for recurrent Clostridioides difficile infection (rCDI), and shows promise for certain non-CDI indications. However, at present, its mechanisms of efficacy have remained poorly understood. Recent studies by our laboratory have noted the particular key importance of restoration of gut microbe-metabolite interactions in the ability of FMT to treat rCDI, including the impact of FMT upon short chain fatty acid (SCFAs) and bile acid metabolism. This includes a significant impact of these metabolites upon the life cycle of C. difficile directly, along with potential postulated additional benefits, including effects upon host immune response. In this Addendum, we first present an overview of these recent advancements in this field, and then describe additional novel data from our laboratory on the impact of FMT for rCDI upon several gut microbial-derived metabolites which had not previously been implicated as being of relevance.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations56
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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