Microbiota-Based Therapies for Recurrent Clostridium difficile Infection: A Systematic Review of Their Efficacy and Safety
Notice bibliographique
Résumé
infection (RCDI) remains a significant clinical challenge, with high recurrence rates following standard antibiotic therapy. Emerging evidence supports the role of fecal microbiota transplant (FMT) and standardized microbiome therapeutics (e.g., SER-109, RBX2660) in gut microbiota restoration and recurrence prevention. This systematic review evaluates the effectiveness and safety of these approaches in comparison to traditional therapies. Following the Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses (PRISMA) 2020 guidelines, we searched the databases PubMed/MEDLINE, ScienceDirect, Cochrane Library, Europe PubMed Central (Europe PMC), ClinicalTrials.gov, Google Scholar, and Elicit AI for studies published between January 2015 and May 2025. Eligible studies included randomized controlled trials (RCTs), observational studies, and case series assessing FMT in adults with rCDI. The risk of bias was assessed using the Cochrane Risk of Bias 2.0 tool (RoB 2) for RCTs and the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) for cohort studies. Seven studies (six RCTs, one cohort; N=1,030 patients) were included. FMT demonstrated superior efficacy compared to antibiotics/placebo, with clinical cure rates ranging from 70% to 91% (versus 23% to 62%). Donor FMT outperformed autologous FMT (90.9% vs. 62.5%, p = 0.042) and standard therapies (71% resolution vs. 33% fidaxomicin/19% vancomycin, p < 0.01). Microbiota-based therapies (SER-109, RBX2660) demonstrated comparable efficacy (RRR up to 68%). Safety profiles were favorable, with predominantly mild gastrointestinal events and no increased risk detected for the specific outcomes measured over a five-year follow-up period. Heterogeneity existed in administration routes (colonoscopy/capsules) and donor material (fresh/frozen). FMT and standardized microbiome therapies are highly effective for treating rCDI, demonstrating robust short-term efficacy and favorable long-term safety. Donor-derived interventions and pharmaceutical-grade products (SER-109, RBX2660) represent promising alternatives to traditional antibiotics, particularly in recurrent or refractory cases. Future research should aim to standardize protocols and include more high-risk populations.
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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 | 0,006 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».