Zinc Supplementation and the Prevention and Treatment of Sepsis in Young Infants: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prematurity and low birth weight are major risk factors for neonatal sepsis. Zinc supplements have been previously shown to be beneficial in pregnancy and small for gestational age birth outcomes. There is sparse information, however, on the potential benefits of zinc supplementation to prevent or treat serious infections in this age group. OBJECTIVE: The aim of this study was to assess the efficacy of preventive and therapeutic zinc supplementation in young infant (<4 months) sepsis. METHODS: MEDLINE, Cochrane CENTRAL, and other databases were searched from inception until 18 June 2021. Studies assessing preventive and therapeutic zinc supplementation in young infants in relation to incidence and outcomes of suspected sepsis were included. Meta-analyses of pooled effects were calculated for sepsis-related outcomes. RESULTS: Nine randomized controlled trials involving 2,553 infants were included. Six studies reported therapeutic efficacy, whereas 3 evaluated preventive benefits of zinc supplementation. Preventive studies suggest a protective effect of zinc supplementation on neonatal mortality rate (NMR) (risk ratio (RR) 0.28; 95% CI 0.12-0.67, LOW certainty), but with no effect on the incidence of sepsis, both in preterm neonates. Among young infants, therapeutic zinc was associated with significant reductions in treatment failure (RR 0.61; 95% CI 0.44-0.85; MODERATE certainty) and further subgroup analysis showing significant reduction in infant mortality rate with 3 mg/kg/twice a day dosage only (RR 0.49; 95% CI 0.27-0.87, LOW certainty). Therapeutic zinc supplementation in neonates did not show any effect on hospital stay or NMR. CONCLUSION: Zinc supplementation could potentially reduce mortality and treatment failure in young infants but has no noteworthy influence on hospital stay and in the prevention of sepsis. Further studies with larger sample sizes are needed to confirm the direction and magnitude of effects if any.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 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 | 0,000 | 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 ».