Probiotics supplementation during pregnancy or infancy on multiple food allergies and gut microbiota: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Probiotics show promise in preventing and managing food allergies, but the impact of supplementation during pregnancy or infancy on children's allergies and gut microbiota remains unclear. OBJECTIVE: This study aimed to assess the effects of maternal or infant probiotic supplementation on food allergy risk and explore the role of gut microbiota. DATA SOURCES: A systematic search of databases (PubMed, Cochrane Library, Embase, and Medline) identified 37 relevant studies until May 20, 2023. DATA EXTRACTION: Two independent reviewers extracted data, including probiotics intervention details, gut microbiota analysis, and food allergy information. DATA ANALYSIS: Probiotics supplementation during pregnancy and infancy reduced the risk of total food allergy (relative risk [RR], 0.79; 95% CI, 0.63-0.99), cow-milk allergy (RR, 0.51; 95% CI, 0.29-0.88), and egg allergy (RR, 0.57; 95% CI, 0.39-0.84). Infancy-only supplementation lowered cow-milk allergy risk (RR, 0.69; 95% CI, 0.49-0.96), while pregnancy-only had no discernible effect. Benefits were observed with over 2 probiotic species, and a daily increase of 1.8 × 109 colony-forming units during pregnancy and infancy correlated with a 4% reduction in food allergy risk. Children with food allergies had distinct gut microbiota profiles, evolving with age. CONCLUSIONS: Probiotics supplementation during pregnancy and infancy reduces food allergy risk and correlates with age-related changes in gut microbial composition in children. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: PROSPERO registration no. CRD42023425988.
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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 | 0,008 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».