Effects of a Fermented Dairy Drink Containing Lacticaseibacillus paracasei subsp. paracasei CNCM I-1518 (Lactobacillus casei CNCM I-1518) and the Standard Yogurt Cultures on the Incidence, Duration, and Severity of Common Infectious Diseases: A Systematic Review and Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
There is considerable interest in the role of probiotics in immune function. The objective of this systematic review and meta-analysis was to assess the effects of the consumption of a fermented dairy drink containing Lacticaseibacillus paracasei subsp. paracasei CNCM I-1518 (the previous taxonomic nomenclature was Lactobacillus casei CNCM I-1518, prior to the nomenclature change in April 2020) and the standard yogurt cultures (hereinafter referred to collectively as “FDD”) on common infectious diseases (CIDs) in generally healthy children and adults. Nine literature databases were searched, and nine randomized controlled trials from eight publications were eligible for inclusion. Combined effect sizes were determined for three metrics of CID incidence, two metrics of CID duration, and one metric of CID severity. Compared to the control, the consumption of the FDD resulted in (1) a significant reduction in the odds of experiencing ≥1 CID (odds ratio (OR) (with a 95% confidence interval (CI)): 0.81 (0.66, 0.98); p = 0.029); (2) a significant reduction in mean CIDs per subject (−0.09 (−0.15, −0.04); p = 0.001); and (3) a trend towards reduced risk in cumulative CIDs (relative risk (RR): 0.91 (0.82, 1.01); p = 0.082). The consumption of the FDD had no significant effect on CID duration or severity. Based on the studies conducted thus far, these results suggest that the FDD may reduce CID incidence in the general population.
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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 | 0,008 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| 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) | 0,003 | 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 ».