Leveraging the microbiome in the treatment of sepsis: potential pitfalls and new perspectives
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: This review aims to provide an overview of the current knowledge about microbiota-targeted therapies in sepsis, and calls out - despite recent negative studies - not to halt our efforts of translating these tools into regular medical practice. RECENT FINDINGS: The intestinal microbiome has an important role in shaping our immune system, and microbiota-derived metabolites prime innate and adaptive inflammatory responses to infectious pathogens. Microbiota composition is severely disrupted during sepsis, which has been linked to increased risk of mortality and secondary infections. However, efforts of using these microbes as a tool for prognostic or therapeutic purposes have been unsuccessful so far, and recent trials studying the impact of probiotics in critical illness did not improve patient outcomes. Despite these negative results, researchers must continue their attempts of harnessing the microbiome to improve sepsis survival in patients with a high risk of clinical deterioration. Promising research avenues that could potentially benefit sepsis patients include the development of next-generation probiotics, use of the microbiome as a theranostic tool to direct therapy, and addressing the restoration of microbial communities following ICU discharge. SUMMARY: Although research focused on microbiome-mediated therapy in critically ill patients has not yielded the results that were anticipated, we should not abandon our efforts to translate promising preclinical findings into clinical practice.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
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 ».