Do gut microbiome‐targeted therapies improve liver function in cirrhotic patients? A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIM: Microbiome-targeted therapies (MTTs) are considered as promising interventions for cirrhosis, but the impact of gut microbiome modulation on liver function and disease severity has not been fully assessed. We comprehensively evaluated the efficacy of MTTs in patients with liver cirrhosis. METHODS: Data from randomized controlled trials were collected through MEDLINE, EMBASE, Cochrane Central Register of Controlled Trials, and ClinicalTrial.gov from inception to February 20, 2023. Clinical outcomes were pooled and expressed in terms of risk ratios or mean differences (MD). Additional subgroup and sensitivity analyses were performed to validate the robustness of findings. A trial sequential analysis was applied to calculate the required information size and evaluate the credibility of the meta-analysis results. RESULTS: Twenty-one studies with a total of 1699 cirrhotic patients were included for meta-analysis. MTTs were associated with a significant reduction in aspartate aminotransferase (MD, -3.62; 95% CI, -6.59 to -0.65), the risk of hepatic encephalopathy (risk ratio = 0.56, 95% CI: 0.46 to 0.68), model for end-stage liver disease score (MD, -0.90; 95% CI, -1.17 to -0.11), ammonia (MD, -11.86; 95% CI, -16.39 to -7.33), and endotoxin (MD, -0.14; 95% CI, -0.23 to -0.04). The trial sequential analysis yielded reliable results of these outcomes. No effects were observed on the changes of other hepatic function indicators. CONCLUSION: MTTs appeared to be associated with a slowed deterioration in liver cirrhosis, which could provide reference for clinicians in treatment of cirrhotic patients based on their conditions.
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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 | 0,015 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,044 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».