Pregnancy outcome after exposure to the probiotic Lactobacillus in early pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
The present study prospectively assessed pregnancy outcome of women taking probiotics during the periconceptional period. A group of 104 women who had taken Lactobacillus in early pregnancy and 200 age- and parity-matched control pregnant women exposed to non-teratogenic agents were also recruited into the study and followed-up prospectively. Median gestational age of women exposed to Lactobacillus was 5.2 (range: 1.9-17.6) weeks. Exposure was at a mean dose of 510 mg/day for a median of 4.0 days (range: 1-90 days). In the exposed group, pregnancy outcomes included 96 live births and eight spontaneous abortions versus 187 live births and 21 spontaneous abortions in the non-exposed group. There was no statistical difference in adverse pregnancy outcomes, including the number of spontaneous abortions, pre-term births as well as a low birth weight between the two groups (p > 0.05). In the exposed group, there were two (2.1%) major congenital malformations in comparison with five (2.7%) in the comparison group (p = 0.7). In conclusion, no association was identified between ingestion of Lactobacillus in early pregnancy for a limited period of time and adverse pregnancy outcomes. However, rare pregnancy outcomes may have been missed due to the limited sample size included in the study.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».