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Enregistrement W4288069081 · doi:10.3389/fnut.2022.941549

Neonatal Diet and Gut Microbiome Development After C-Section During the First Three Months After Birth: A Systematic Review

2022· review· en· W4288069081 sur OpenAlexaboutno aff
Eliska Pivrncova, Iva Kotásková, Vojtěch Thon

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Nutrition · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRECETOX Přírodovědecké Fakulty Masarykovy UniverzityMinisterstvo Školství, Mládeže a TělovýchovyEuropean Commission
Mots-clésGut microbiomeMicrobiomeSection (typography)MetagenomicsBiologyMedicineBioinformaticsComputer scienceGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Cesarean section (C-section) delivery imprints fundamentally on the gut microbiota composition with potential health consequences. With the increasing incidence of C-sections worldwide, there is a need for precise characterization of neonatal gut microbiota to understand how to restore microbial imbalance after C-section. After birth, gut microbiota development is shaped by various factors, especially the infant’s diet and antibiotic exposure. Concerning diet, current research has proposed that breastfeeding can restore the characteristic gut microbiome after C-section. Objectives In this systematic review, we provide a comprehensive summary of the current literature on the effect of breastfeeding on gut microbiota development after C-section delivery in the first 3 months of life. Methods The retrieved data from PubMed, Scopus, and Web of Science were evaluated according to the PICO/PECO strategy. Quality assessment was conducted by the Newcastle–Ottawa Scale. Results After critical selection, we identified 14 out of 4,628 studies for the evaluation of the impact of the diet after C-section delivery. The results demonstrate consistent evidence that C-section and affiliated intrapartum antibiotic exposure affect Bacteroidetes abundance and the incapacity of breastfeeding to reverse their reduction. Furthermore, exclusive breastfeeding shows a positive effect on Actinobacteria and Bifidobacteria restoration over the 3 months after birth. None of the included studies detected any significant changes in Lactobacillus abundance in breastfed infants after C-section. Conclusion C-section and intrapartum antibiotic exposure influence an infant’s gut microbiota by depletion of Bacteroides, regardless of the infant’s diet in the first 3 months of life. Even though breastfeeding increases the presence of Bifidobacteria, further research with proper feeding classification is needed to prove the restoration effect on some taxa in infants after C-section. Systematic Review Registration: [ www.crd.york.ac.uk/prospero/ ], identifier [CRD42021287672].

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,785
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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