Fecal Microbiota Transplantation for Severe or Fulminant <i>Clostridioides difficile</i> Infection: Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: infection (SFCDI) is associated with significant morbidity and mortality. Emerging evidence suggests fecal microbiota transplant (FMT) may be a promising therapy for SFCDI. AIM: This systematic review determines the safety and efficacy of FMT in medically refractory SFCDI. METHODS: A systematic search of the literature was conducted using PubMed (1965 to 2020), Web of Science (1900 to 20), EMBASE (1974 to 2020), and Cochrane Review (1945 to 2020). Quality appraisal by NIH Study Quality Assessment tools, and data extraction were performed by two teams of independent researchers. The primary outcome was resolution of SFCDI 4 weeks after the final FMT. Pooled resolution rates were calculated using generalized linear mixed models estimates. RESULTS: Two hundred and forty patients from 10 studies (8 case series, 1 case-control and 1 randomized study) were included with 209 individual patient-level data. FMT resulted in resolution of SFCDI within 4 weeks in 211/240 individuals for a pooled estimate of 88% (95% confidence interval [CI]: 0.83 to 0.91). The mean number of FMT required was 1.6 for severe and 2.0 for fulminant CDI resolution. The pooled proportional estimates for patients requiring CDI-directed antimicrobials after FMT was 50% (95% CI: 0.06 to 0.94) for severe CDI and 67.0% (95% CI: 0.30 to 0.91) for fulminant CDI. Serious adverse event rates were low. CONCLUSION: FMT appears effective in treating SFCDI patients with low adverse events, but requires multiple treatments with a significant proportion of patients requiring additional anti-CDI antibiotics to achieve resolution. The optimal route of FMT delivery remains unknown. The presence of pseudomembranous colitis may guide additional FMT or anti-CDI antibiotic treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».