Can breastfeeding protect against antimicrobial resistance?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The proportion of infections among young children that are antimicrobial-resistant is increasing across the globe. Newborns may be colonized with enteric antimicrobial-resistant pathogens early in life, which is a risk factor for infection-related morbidity and mortality. Breastfeeding is actively promoted worldwide for its beneficial impacts on newborn health and gut health. However, the role of breastfeeding and human milk components in mitigating young children's carriage of antimicrobial-resistant pathogens and antibiotic resistance genes has not been comprehensively explored. MAIN BODY: Here, we review how the act of breastfeeding, early breastfeeding, and/or human milk components, such as the milk microbiota, secretory IgA, human milk oligosaccharides, antimicrobial peptides, and microRNA -bearing extracellular vesicles, could play a role in preventing the establishment of antimicrobial-resistant pathogens in young children's developing gut microbiomes. We describe findings from recent human studies that support this concept. CONCLUSION: Given the projected rise in global morbidity and mortality that will stem from antimicrobial-resistant infections, identifying behavioral or nutritional interventions that could decrease children's susceptibility to colonization with antimicrobial-resistant pathogens may be one strategy for protecting their health. We suggest that breastfeeding and human milk supplements deserve greater attention as potential preventive measures in the global effort to combat antimicrobial resistance, particularly in low- and middle-income settings.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».