The role of antibiotic exposure and the effects of breastmilk and human milk feeding on the developing infant gut microbiome
Notice bibliographique
Résumé
The World Health Organization (WHO) recommends exclusive breastfeeding for the first 6 months of life followed by complementary foods and sustained breastfeeding for at least 2 years, underscoring its pivotal role in reducing infant mortality and preventing various illnesses. This perspective delves into the intricate relationship between breastfeeding practices, early life antibiotic exposure, and infant gut microbiome development, highlighting their profound influence on child health outcomes. Antibiotics are extensively prescribed during pregnancy and childhood, disrupting the microbiome, and are related to increased risks of allergies, obesity, and neurodevelopmental disorders. Breastfeeding is a significant determinant of a healthier gut microbiome, characterized by higher levels of beneficial bacteria such as Bifidobacterium and lower levels of potential pathogens. Despite widespread recognition of the benefits of breastfeeding, gaps persist in healthcare practices and support mechanisms, exacerbating challenges faced by breastfeeding families. This highlights the pressing need for comprehensive research encompassing breastfeeding behaviors, human milk intake, and their impact on infant health outcomes. Additionally, promoting awareness among healthcare providers and families regarding the detrimental effects of unnecessary formula supplementation could facilitate informed decision-making and bolster exclusive breastfeeding rates. Moreover, donor human milk (DHM) is a promising alternative to formula, potentially mitigating disruptions to the infant gut microbiome after antibiotic exposure. Overall, prioritizing breastfeeding support interventions and bridging research gaps are essential steps towards improving child health outcomes on a global scale.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».