An insight into the health-promoting effects of foods to prevent Antibiotic- associated Diarrhoea: A Review
Notice bibliographique
Résumé
The random use of antibiotics leads to gastrointestinal diseases with complications ranging from mild diarrhea to Pseudomembranous colitis, which is called antibiotic-associated diarrhea. Outbreaks of antibiotic-associated diarrhea are generally found in 10% to 30% of patients taking antibiotics, depending on the particular antibiotic used, and are caused by Clostridium difficile in general and Klebsiella oxytoca, Staphylococcus aureus, Clostridium perfringens, etc. in particular. Functional disturbances of intestinal carbohydrates, harmful effects of antibiotics on the intestinal mucosa, and allergic effects are responsible for mild antibiotic-associated diarrhea. In COVID-19, caused by SARS-CoV-2, patients treated with a variety of antibiotics have been noticed to suffer from severe antibiotic-associated diarrhea. Probiotics have been shown to play a significant role in preventing antibiotic- associated diarrhea in both COVID-19 patients and general patients. Prebiotics and dietary approaches also play a vital role in combating antibiotic-associated diarrhea. Given the increased demand for food associated with the treatment of antibiotic-associated diarrhoea, the current review paper attempted to orchestrate the effect of probiotics such as yogurt, kefir, cheese, probiotic milk, and dietary foods such as ripe papaya, bananas, and other fermented foods in developing an immune system capable of effectively combating antibiotic-associated diarrhea.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».