The Association between Prenatal Antibiotic Use and the Risk of Autism Spectrum Disorders among Children: An Updated Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies on prenatal antibiotic use and Autism Spectrum Disorder (ASD) risk have yielded inconsistent results. AIM: This study aimed to resolve these discrepancies by conducting a meta-analysis on the relationship between prenatal antibiotic use and ASD in children. METHODS: A comprehensive search was conducted in four main databases: Medline (OVID) PubMed, Scopus, and Web of Science, up to August 1, 2024. The analysis employed random-effect models to estimate effect sizes, including hazard ratios (HR) and odds ratios (OR). Publication bias was assessed using Begg's test and Egger's regression test. Subgroup analyses explored variations in the association based on the trimester of pregnancy. The quality of the included studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). RESULTS: In this meta-analysis, which included twelve studies with a total population of 6,264,831, prenatal antibiotic use was associated with an increased risk of Autism Spectrum Disorder (ASD). The estimated HR for this risk was 1.08 (95% CI: 1.05, 1.12), and the OR was 1.16 (95% CI: 1.09, 1.23), with no detected heterogeneity among studies. The analysis found no publication bias. Significant associations were observed for each trimester: first trimester (HR: 1.11; 95% CI: 1.04, 1.18), second trimester (HR: 1.10; 95% CI: 1.06, 1.14), and third trimester (HR: 1.09; 95% CI: 1.01, 1.18). CONCLUSION: The analysis showed that prenatal antibiotic use is a risk factor for ASD. Prenatal antibiotic use was associated with an increase in the risk of ASD across all trimesters of pregnancy. Future research should focus on elucidating the mechanisms underlying this association by examining the effects of specific antibiotic classes, dosages, and timing during critical developmental periods. Longitudinal studies with comprehensive control for confounding factors are essential for strengthening causal inferences and guiding clinical recommendations regarding antibiotic use during pregnancy.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,069 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».