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Enregistrement W4391873319 · doi:10.1093/jcag/gwad061.020

A20 FECAL MICROBIOTA TRANSPLANTATION FORMULATIONS DO NOT AFFECT BACTERIAL VIABILITY OR TREATMENT OUTCOMES IN RECURRENT C. DIFFICILE INFECTION

2024· article· en· W4391873319 sur OpenAlexaffabout
Lap Ki Chan, Chelsea McDougall, Karen Wong, David Kao

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClostridium difficile and Clostridium perfringens research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFecal bacteriotherapyC difficileFecesClostridium difficileTransplantationMedicineMicrobiologyAffect (linguistics)ImmunologyInternal medicineBiologyAntibioticsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Fecal microbiota transplantation (FMT) is the most effective therapy for recurrent Clostridioides difficile infections (rCDI) with multiple RCTs showing efficacy of 80-90%. Frozen FMT is a commonly used formulation but requires storage at -80°C, creating barriers to storage and transportation. More recently, lyophilized FMT (LFMT) has shown promise as an alternative formulation, but little data exists as to how bacterial viability may be affected compared to fresh or frozen FMT by different storage temperatures and duration, and real-world outcome data is sparse. As such, this study aims to evaluate the viability and efficacy of LFMT compared to fresh and frozen FMT. Aims To 1) compare bacterial viability in 3 FMT formulations: fresh, frozen and lyophilization, at varying storage temperatures and duration, and 2) correlate different formulations with treatment outcomes. Methods We compared bacterial viability using flow cytometry to determine the proportion of live vs dead bacteria on fresh, frozen and lyophilized donor stool samples stored at different temperatures (-80°C for frozen, -80°C and +4°C for LFMT) and duration (up to 12 months). We then retrospectively examined treatment success rates in rCDI patients who received fresh, frozen or LFMT at the University of Alberta since inception of the FMT program in 2012. Success is defined as no recurrence of CDI 8 weeks after receiving a single FMT treatment. Results Compared to fresh FMT (20% live cells), the proportions of live cells in frozen formulation stored at -80°C and lyophilized formulations stored at -80°C and 4°C did not diminish over time for up to 12 months as shown in Figure 1. Between 2013-2022, outcome data was available in 503 rCDI patients with baseline characteristics and treatment outcomes shown in Table 1. A logistic regression analysis comparing LFMT to frozen FMT resulted in an odds ratio of 0.14, indicating that success rate of LFMT is 14% higher than frozen FMT. Conclusions Our study showed that LFMT stored at either -80°C or 4°C over 12 months did not result in diminished bacterial viability compared with frozen FMT. Furthermore, treatment success rate following LFMT in rCDI patients was not lower than with frozen FMT. This finding has implication for stool banks and FMT programs as LFMT can be stored and shipped at 4°C, facilitating use in outpatient settings. Table 1. Baseline characteristics and success rates of rCDI patients who received fresh, frozen or LFMT. Figure 1. Proportions of live cells in frozen FMT stored at -80°C, LFMT stored at -80°C and 4°C, at 1, 3, 6, 9 and 12 months. Funding Agencies None

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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