Effectiveness and Risks of Probiotics in Preterm Infants
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the effectiveness and risks of probiotics among infants born before 34 weeks' gestation and with a birth weight less than 1000 g. METHODS: A population-based retrospective cohort study of infants born before 34 weeks' gestation and admitted to 33 Canadian Neonatal Network (CNN) units between January 1, 2016, and December 31, 2022. We excluded infants who were moribund on admission, died within the first 2 days, were admitted to CNN sites more than 2 days after birth, had major congenital anomalies, or never received enteral feeds. Logistic regression, propensity score-matched, and inverse probability of treatment weighting analyses were applied. RESULTS: Among 32 667 eligible infants born before 34 weeks' gestation, 18 793 (57.5%) (median [IQR] gestational age, 29 [27-31] weeks) received probiotics, and 13 874 (42.5%) (median [IQR] gestational age, 31 [29-33] weeks) did not receive probiotics. In these infants, probiotics were associated with decreased mortality rates (adjusted odds ratio [aOR], 0.62; 98.3% CI, 0.53-0.73) but not decreased rates of necrotizing enterocolitis (NEC) (aOR, 0.92; 98.3% CI, 0.78-1.09) or late-onset sepsis (aOR, 0.90; 98.3% CI, 0.80-1.01). In 7401 infants with a birth weight less than 1000 g, probiotics were associated with decreased mortality rates (aOR, 0.58; 98.3% CI, 0.47-0.71) but not decreased NEC (aOR, 0.90; 98.3% CI. 0.71-1.13) or late-onset sepsis rates (aOR, 1.01; 98.3% CI, 0.86-1.18). Probiotic sepsis occurred in 27 (1.4/1000) infants born before 34 weeks' gestation and 20 (4/1000) infants with a birth weight less than 1000 g. Three infants with probiotic sepsis died, with probiotic sepsis deemed a possible cause in 2 cases. CONCLUSION: Probiotics used in Canadian neonatal units were associated with decreased mortality in infants born before 34 weeks' gestation and with a birth weight less than 1000 g with limited effects on NEC and late-onset sepsis. Probiotic sepsis was rare.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».