Early Childhood Antibiotics and Chronic Pediatric Conditions: A Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early childhood antibiotics have been implicated in chronic pediatric conditions, but many studies leave concerns about unmeasured confounding. We evaluated associations between early childhood antibiotics and multiple pediatric conditions. METHODS: We performed a retrospective cohort study using electronic health records data (United Kingdom, 1987-2020). The primary exposure was antibiotic prescriptions between birth and age 2 years. Outcomes were newly diagnosed chronic pediatric conditions (asthma/allergic, autoimmune, neurodevelopmental/psychiatric) or forearm fracture (negative control). Hazard ratios (HRs) with 95% confidence intervals (CIs) were estimated using multivariable Cox regression models adjusted for maternal, child, and area-based socioeconomic covariates. Sibling-matched analyses were conducted using conditional Cox regression. RESULTS: Among 1 091 449 children, antibiotic exposure before age 2 was positively associated with asthma (HR, 1.24 [95% CI, 1.22-1.26]), food allergy (HR, 1.33 [95% CI, 1.26-1.40]), and allergic rhinitis (HR, 1.06 [95% CI, 1.03-1.10]), with stronger associations with multiple antibiotic courses. Sibling-matched analyses yielded similar findings. Early childhood antibiotic exposure was also dose-dependently associated with intellectual disability (≥5 vs 1-2 courses: HR, 1.73 [95% CI, 1.49-2.01]; sibling-matched: HR, 2.79 [95% CI, 1.87-4.18]). Consistent associations were not observed for celiac disease, inflammatory bowel disease, juvenile idiopathic arthritis, psoriasis, type 1 diabetes, attention-deficit/hyperactivity disorder, autism spectrum disorders, or anxiety. Sibling-matched results and a negative control outcome suggested minimal confounding. CONCLUSIONS: Children receiving multiple antibiotic courses before age 2 were more likely to develop asthma, food allergies, allergic rhinitis, and intellectual disability. However, antibiotic-associated risks of most autoimmune, neurodevelopmental, and psychiatric conditions studied were minimal.
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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 ».