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Enregistrement W4385335394 · doi:10.3389/frmbi.2023.1180565

The impact of neonatal intensive care unit antibiotics on gut bacterial microbiota of preterm infants: a systematic review

2023· review· en· W4385335394 sur OpenAlex
Martin M. Mulinge, S. Mwanza, Hellen M. Kabahweza, Dalton Wamalwa, Ruth Nduati

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiomes · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVLIRUOSFogarty International CenterVlaamse Interuniversitaire Raad
Mots-clésAntibioticsNeonatal intensive care unitMedicineBifidobacteriumDiscontinuationPediatricsGut floraInternal medicineBiologyMicrobiologyImmunologyBacteriaLactobacillus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Preterm infants encounter an unnatural beginning to life, with housing in neonatal intensive care units (NICUs) where they are exposed to antibiotics. Although the effectiveness of antibiotics in infection control is well established, the short- and long-term unintended effects on the microbiota of preterm infants receiving antibiotic treatment are yet to be quantified. Our aim was to investigate the unintended consequences of NICU antibiotics on preterm infants’ gut microbiota. We searched three electronic databases—Embase, PubMed, and Scopus—for records from 2010 to October 2022. Eligibility criteria included intervention and observational studies that collected stool samples and analyzed microbiota data on the effect of antibiotics on the gut microbiota of preterm infants using 16S rRNA sequencing. The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines were followed, and the quality of the studies was judged using the Cochrane Collaboration Tool for assessing risk of bias (RoB2) for clinical trials, while non-randomized studies were assessed using the Newcastle–Ottawa Scale (NOS). The initial searches yielded 7,605 papers, of which 21 were included in the review. The selected studies examined 3,669 stool samples that were collected longitudinally from 878 preterm infants in seven different countries. Preterm infants exposed to antibiotics had a reduced bacterial diversity, an increased relative abundance of pathogenic bacteria such as Enterobacteriaceae, and a decrease or absence of symbiotic bacteria such as Bifidobacterium spp., which have been shown to assist in immunity development. Antibiotic discontinuation restored diversity, with variances linked to the antibiotic spectrum and treatment duration in some but not all cases. Breastfeeding confounded the association between antibiotic use and dysbiosis. Intriguingly, the reduction of γ-aminobutyric acid (GABA), a crucial neurotransmitter for early brain development, was linked to the depletion of Veillonella spp. Despite the apparent benefits of using antibiotics on preterm infants, we conclude that they should be used only when absolutely necessary and for a short period of time. Mothers’ milk is recommended to hasten the restoration of disrupted microbiota.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,307 · 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