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Enregistrement W2783018454 · doi:10.1186/s12884-017-1629-5

Pregnancy outcomes in women taking probiotics or prebiotics: a systematic review and meta-analysis

2018· review· en· W2783018454 sur OpenAlexafffund
Alexander Jarde, Anne-Mary Lewis-Mikhael, Paul Moayyedi, Jennifer C. Stearns, Stephen M. Collins, Joseph Beyene, Sarah D. McDonald

Notice bibliographique

RevueBMC Pregnancy and Childbirth · 2018
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueInfant Nutrition and Health
Établissements canadiensPopulation Health Research InstituteMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMcMaster University
Mots-clésMedicineMeta-analysisCINAHLSynbioticsPregnancyRandomized controlled trialCochrane LibraryMEDLINESystematic reviewRelative riskPrebioticObstetricsPediatricsInternal medicineProbioticConfidence intervalPsychological interventionFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Probiotics are living microorganisms that, when administered in adequate amounts, confer a health benefit. It has been speculated that probiotics might help prevent preterm birth, but in two previous systematic reviews possible major increases in this risk have been suggested. Our objective was to perform a systematic review and meta-analysis of the risk of preterm birth and other adverse pregnancy outcomes in pregnant women taking probiotics, prebiotics or synbiotics. We searched six electronic databases (MEDLINE, EMBASE, CINAHL, Cochrane Central Register of Controlled Trials, Web of Science’s Core collection and BIOSIS Preview) up to September 2016 and contacted authors for additional data. We included randomized controlled trials in which women with a singleton pregnancy received a probiotic, prebiotic or synbiotic intervention. Two independent reviewers extracted data using a piloted form and assessed the risk of bias using the Cochrane risk of bias tool. We used random-effects meta-analyses to pool the results. We identified 2574 publications, screened 1449 non-duplicate titles and abstracts and read 160 full text articles. The 49 publications that met our inclusion criteria represented 27 studies. No study used synbiotics, one used prebiotics and the rest used probiotics. Being randomized to take probiotics during pregnancy neither increased nor decreased the risk of preterm birth < 34 weeks (RR 1.03, 95% CI 0.29–3.64, I2 0%, 1017 women in 5 studies), preterm birth < 37 weeks (RR 1.08, 95% CI 0.71–1.63, I2 0%, 2484 women in 11 studies), or most of our secondary outcomes, including gestational diabetes mellitus. We found no evidence that taking probiotics or prebiotics during pregnancy either increases or decreases the risk of preterm birth or other infant and maternal adverse pregnancy outcomes. We prospectively published the protocol for this study in the PROSPERO database ( CRD42016048129 ).

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0240,046
Bibliométrie0,0090,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations158
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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