Probiotics in Critical Illness: A Systematic Review and Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the safety and efficacy of probiotics or synbiotics on morbidity and mortality in critically ill adults and children. DATA SOURCES: We searched MEDLINE, EMBASE, CENTRAL, and unpublished sources from inception to May 4, 2021. STUDY SELECTION: We performed a systematic search for randomized controlled trials (RCTs) that compared enteral probiotics or synbiotics to placebo or no treatment in critically ill patients. We screened studies independently and in duplicate. DATA EXTRACTION: Independent reviewers extracted data in duplicate. A random-effects model was used to pool data. We assessed the overall certainty of evidence for each outcome using the Grading Recommendations Assessment, Development, and Evaluation approach. DATA SYNTHESIS: Sixty-five RCTs enrolled 8,483 patients. Probiotics may reduce ventilator-associated pneumonia (VAP) (relative risk [RR], 0.72; 95% CI, 0.59 to 0.89 and risk difference [RD], 6.9% reduction; 95% CI, 2.7-10.2% fewer; low certainty), healthcare-associated pneumonia (HAP) (RR, 0.70; 95% CI, 0.55-0.89; RD, 5.5% reduction; 95% CI, 8.2-2.0% fewer; low certainty), ICU length of stay (LOS) (mean difference [MD], 1.38 days fewer; 95% CI, 0.57-2.19 d fewer; low certainty), hospital LOS (MD, 2.21 d fewer; 95% CI, 1.18-3.24 d fewer; low certainty), and duration of invasive mechanical ventilation (MD, 2.53 d fewer; 95% CI, 1.31-3.74 d fewer; low certainty). Probiotics probably have no effect on mortality (RR, 0.95; 95% CI, 0.87-1.04 and RD, 1.1% reduction; 95% CI, 2.8% reduction to 0.8% increase; moderate certainty). Post hoc sensitivity analyses without high risk of bias studies negated the effect of probiotics on VAP, HAP, and hospital LOS. CONCLUSIONS: Low certainty RCT evidence suggests that probiotics or synbiotics during critical illness may reduce VAP, HAP, ICU and hospital LOS but probably have no effect on mortality.
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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 | 0,016 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,067 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».