Review and Perspectives on Bifidobacterium lactis for Infants’ and Children’s Health
Notice bibliographique
Résumé
The influence of microbiota dysbiosis in early life is increasingly recognized as a risk factor for the development of several chronic diseases later in life, including an increased risk of asthma, eczema, allergies, obesity, and neurodevelopmental disorders. The question whether the potential lifelong consequences of early life dysbiosis could be mitigated by restoring microbiota composition remains unresolved. However, the current evidence base suggests that protecting the normal development of the microbiome during this critical developmental window could represent a valuable public health strategy to curb the incidence of chronic and lifestyle-related diseases. Probiotic Bifidobacteria are likely candidates for this purpose in newborns and infants considering the natural dominance of this genus on microbiota composition in early life. Moreover, the most frequently reported microbiota composition alteration in association with newborn and infant diseases, including necrotizing enterocolitis and diarrhea, is a reduction in Bifidobacteria levels. Several studies have assessed the effects of B. animalis subsp. lactis strains in newborns and infants, but recent expert opinions recommend analyzing their efficacy at the strain-specific level. Hence, using the B94 strain as an example, this review summarizes the clinical evidence available in infants and children in various indications, discussing the safety and potential modes of actions while providing perspectives on the concept of “non-infant-type” probiotics for infants’ health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».