Association between antibiotics and gut microbiome dysbiosis in children: systematic review and meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Antibiotics in childhood have been linked with diseases including asthma, juvenile arthritis, type 1 diabetes, Crohn’s disease and mental illness. The underlying mechanisms are thought related to dysbiosis of the gut microbiome. We conducted a systematic review of the association between antibiotics and disruption of the pediatric gut microbiome. Searches used MEDLINE, EMBASE and Web of Science. Eligible studies: association between antibiotics and gut microbiome dysbiosis; children 0–18 years; molecular techniques of assessment; outcomes of microbiome richness, diversity or composition. Quality assessed by Newcastle–Ottawa Scale or Cochrane Risk of Bias Tool. Meta-analysis where possible. A total of 4,668 publications identified: 12 in final analysis (5 randomized controlled trials (RCTs), 5 cohort studies, 2 cross-sectional studies). Microbiome richness was measured in 3 studies, species diversity in 6, and species composition in 10. Quality of evidence was good or fair. 5 studies found a significant reduction in diversity and 3 a significant reduction in richness. Macrolide exposure was associated with reduced richness for twice as long as penicillin. Significant reductions were seen in Bifidobacteria (5 studies) and Lactobacillus (2 studies), and significant increases in Proteobacteria such as E. coli (4 studies). A meta-analysis of RCTs of the effect of macrolide (azithromycin) exposure on the gut microbiome found a significant reduction in alpha-diversity (Shannon index: mean difference −0.86 (95% CI −1.59, −0.13). Antibiotic exposure was associated with reduced microbiome diversity and richness, and with changes in bacterial abundance. The potential for dysbiosis in the microbiome should be taken into account when prescribing antibiotics for children.Systematic review registration number: CRD42018094188
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découle