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Enregistrement W2595644905 · doi:10.1111/apa.13837

Late preterm birth has direct and indirect effects on infant gut microbiota development during the first six months of life

2017· article· en· W2595644905 sur OpenAlexfundno aff
Mira Forsgren, Erika Isolauri, Seppo Salminen, Samuli Rautava

Notice bibliographique

RevueActa Paediatrica · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEmil Aaltosen SäätiöAGE-WELL
Mots-clésGut floraMedicineBreastfeedingAntibioticsBreast feedingPhysiologyFull TermPediatricsPregnancyImmunologyBiologyMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: Preterm infants display aberrant gut microbial colonisation. We investigated whether the differences in gut microbiota between late preterm and full-term infants results from prematurity or external exposures. METHODS: ) and 75 full-term infants based on faecal samples collected following birth and at two to four weeks and six months of age. We assessed clinically relevant bacteria using quantitative polymerase chain reaction. Logistic regression analyses were performed to determine whether the observed differences in gut microbiota were attributable to prematurity or perinatal exposure. RESULTS: The prevalence of bifidobacteria differed in the intestinal microbiota of the full-term and late preterm neonates. Differences in the presence of specific species were detected at the age of six months, although the microbiota alterations were most prominent following delivery. As well as prematurity, the mode of birth, intrapartum and neonatal antibiotic exposure, and the duration of breastfeeding had an additional impact on gut microbiota development. CONCLUSION: The gut microbiota composition was significantly different between late preterm and full-term infants at least six months after birth. Antibiotic exposure was common in late preterm infants and modulated gut colonisation, but preterm birth also affected gut microbiota development independently.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,641
Score d'incertitude au seuil0,585

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations88
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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