Probiotics for the prevention of antibiotic-associated adverse events in children – a systematic review to inform development of a core outcome set
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Routine use of probiotics during antibiotic therapy in children remains a subject of discussion. To facilitate synthesis of individual study results and guideline formulation, it is important to assess predefined, similar, and clinically important outcomes. Core outcome sets are a proposed solution for this issue. Aim of this review was to document choice, design, and heterogeneity of outcomes in studies that assessed the effects of probiotics used for the prevention of antibiotic-associated adverse events in children. Methods A systematic literature search covering three major databases was performed. Trials that evaluated oral probiotics’ use concomitant with antibiotic therapy in children were included. Data on outcome definitions, measurement instruments, and follow-up were extracted. The outcomes were assigned to predefined core areas and domains. Data were analyzed descriptively. Results Thirty-six trials were included in this review. Diarrhea, the most commonly reported outcome, had diagnostic criteria clearly defined only in 20 trials. In total, sixteen different definitions of diarrhea were identified. Diarrhea duration, severity and etiology were reported in 8, 4 and 6 studies, respectively. Nineteen studies assessed gastrointestinal symptoms other than diarrhea. Seven studies reported outcomes related to resource use or the economic impact of the intervention. Only 2 studies assessed outcomes related to life impact. None of the studies predefined adverse events of probiotic use. Conclusions Identified outcomes were characterized by substantial heterogeneity. Majority of outcomes were not designed to evaluate endpoints of real-life relevance. Results from this review suggest the need for a new core outcome set consisting of outcomes important for decision-making.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».