Probiotic and synbiotic therapy in critical illness: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Critical illness is characterized by a loss of commensal flora and an overgrowth of potentially pathogenic bacteria, leading to a high susceptibility to nosocomial infections. Probiotics are living non-pathogenic microorganisms, which may protect the gut barrier, attenuate pathogen overgrowth, decrease bacterial translocation and prevent infection. The purpose of this updated systematic review is to evaluate the overall efficacy of probiotics and synbiotic mixtures on clinical outcomes in critical illness. METHODS: Computerized databases from 1980 to 2016 were searched. Randomized controlled trials (RCT) evaluating clinical outcomes associated with probiotic therapy as a single strategy or in combination with prebiotic fiber (synbiotics). Overall number of new infections was the primary outcome; secondary outcomes included mortality, ICU and hospital length of stay (LOS), and diarrhea. Subgroup analyses were performed to elucidate the role of other key factors such as probiotic type and patient mortality risk on the effect of probiotics on outcomes. RESULTS: Thirty trials that enrolled 2972 patients were identified for analysis. Probiotics were associated with a significant reduction in infections (risk ratio 0.80, 95 % confidence interval (CI) 0.68, 0.95, P = 0.009; heterogeneity I (2) = 36 %, P = 0.09). Further, a significant reduction in the incidence of ventilator-associated pneumonia (VAP) was found (risk ratio 0.74, 95 % CI 0.61, 0. 90, P = 0.002; I (2) = 19 %). No effect on mortality, LOS or diarrhea was observed. Subgroup analysis indicated that the greatest improvement in the outcome of infections was in critically ill patients receiving probiotics alone versus synbiotic mixtures, although limited synbiotic trial data currently exists. CONCLUSION: Probiotics show promise in reducing infections, including VAP in critical illness. Currently, clinical heterogeneity and potential publication bias reduce strong clinical recommendations and indicate further high quality clinical trials are needed to conclusively prove these benefits.
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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 | 0,009 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,027 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».