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Enregistrement W4312219537 · doi:10.1093/pch/pxac087

Using probiotics in paediatric populations

2022· review· en· W4312219537 sur OpenAlexaff
Rilla Schneider, Ana Sant’Anna

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2022
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInfant Health and Development
Établissements canadiensCanadian Paediatric Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNecrotizing enterocolitisIrritable bowel syndromeProbioticDiarrheaAntibiotic-associated diarrheaIncidence (geometry)Atopic dermatitisClostridium difficileSaccharomyces boulardiiEnterocolitisLactose intoleranceAntibioticsIntensive care medicineBifidobacteriumPediatricsLactobacillusInternal medicineImmunologyBiologyMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This statement defines probiotics and reviews the most recent literature on their use in paediatrics. Many studies have examined the potential benefit of probiotics, but significant variation in the strains and doses of probiotics used, the patient populations studied, and in study design, have led to heterogeneous results. Present evidence suggests that probiotics can decrease mortality and lower incidence of necrotizing enterocolitis in preterm and low birth weight neonates. Probiotics may also be beneficial in reducing feeding intolerance. In infants, probiotics may be considered to reduce symptoms of colic. In older children, probiotics can be considered to prevent antibiotic-associated diarrhea and Clostridium difficile-associated diarrhea. Probiotic supplements used in conjunction with standard therapy can help with Helicobacter pylori eradication and decrease the side effects of treatment. Lactobacillus species can be considered to treat irritable bowel syndrome. Probiotics can also be considered to help prevent atopic dermatitis and eczema. To optimize paediatric policy and practice, large, quality studies are needed to determine what types and combinations of probiotics are most efficacious.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,249
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,239 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations18
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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