Effects of probiotics, prebiotics, and synbiotics on cardiometabolic risk factors in children and adolescents with overweight or obesity: a systematic review and Bayesian network meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
The efficacy of probiotics, prebiotics, or synbiotics in children and adolescents with overweight or obesity remains uncertain. This systematic review evaluates their intervention effects through a network meta-analysis of randomized clinical trials (RCTs). Searches of 4 electronic databases until January 7, 2024, yielded 17 papers reporting on 15 RCTs involving 820 participants. Multiple-strain probiotics (MSP) showed significant efficacy in reducing BMI (Mean Difference (MD) −2.13 kg/m2, 95% credible interval (CrI) [−2.7, −1.57]), waist circumference (MD −1.34 cm, 95% CrI [−2.33, −0.35]), total cholesterol (MD −6.55 mg/dL, 95% CrI [−10.61, −2.45]), triglycerides (MD −3.71 mg/dL, 95% CrI [−5.76, −1.67]), leptin (MD −3.99 ng/mL, 95% CrI [−4.68, −3.3]), and hypersensitive C-reactive protein (Hs-CRP) (MD −1.21 mg/L, 95% CrI [−1.45, −0.97]). Synbiotics were effective in reducing BMI-z score (MD −0.07, 95% CrI [−0.10, −0.04]) and LDL-C (MD −1.54 mg/dL, 95% CrI [−1.98, −1.09]) but led to a slight increase in fasting glucose (MD 1.12 mg/dL, 95% CrI [0.75, 1.49]). Single-ingredient prebiotics and single-strain probiotics also had some beneficial effects on BMI and Hs-CRP, respectively. Moderate to low evidence suggests MSP may be a potential choice for improving BMI and reducing lipids, leptin, and Hs-CRP levels, implying that MSP could aid in managing pediatric obesity and related metabolic issues by modulating the gut microbiota. Although synbiotics show their favorable effects on body metrics and lipid control, their potential impact on blood glucose currently prevents them from being an alternative to MSP for treating pediatric obesity. Further large-scale, well-designed studies are needed to confirm these findings.
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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 | 0,016 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».