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Enregistrement W4411368472 · doi:10.3390/pediatric17030067

Impact of Maternal Microbiota Composition on Neonatal Immunity and Early Childhood Allergies: A Systematic Review

2025· review· en· W4411368472 sur OpenAlexaboutno aff
Ayah Nabil Al Jehani, Muhammad Shuaib, Arwa Alsharif, Khlood Abdulaziz Alsubaie, Ayda F Khraisat, Abdulaziz Alsharif, Muhammad A. Altaf, Ruba H. Almasry, Amal Mohamed Kayali

Notice bibliographique

RevuePediatric Reports · 2025
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInfant Health and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAllergyImmunityComposition (language)ImmunologyHygiene hypothesisEnvironmental healthImmune system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The maternal microbiota serve as a key regulator of neonatal immune development and early-life health outcomes. This systematic review aims to find out how the makeup of the maternal microbiota affects newborn immunity and the risk of allergies, identify which microbes are linked to a higher or lower chance of allergies, and assess treatments that could improve newborn immune health. Methods: We conducted a systematic search in PubMed, MEDLINE, and Web of Science, adhering to the PRISMA guidelines. We included randomized controlled trials (RCTs), cohort studies, and observational studies that looked at how the makeup of the maternal microbiota affects newborn immune responses or allergic outcomes in early life. We conducted a systematic search, and the quality of the studies was evaluated using the GRADE system and tools to check for bias (RoB 2, Newcastle–Ottawa Scale, MINORS). Results: We included a total of 74 studies. The main findings showed that having a cesarean delivery and using certain antibiotics during pregnancy increased the risk of allergies, while breastfeeding, taking probiotics, and changing the mother’s diet helped to protect against allergies. Maternal stress had a negative association with the microbiota composition (OR = 1.9–2.4) and neonatal immune regulation. Moreover, the study noted significant geographic variation in the microbiota’s influence, underscoring the importance of contextualized interventions. Conclusions: The composition of the maternal microbiota has a major impact on neonatal immunity and the risk of early-life allergy. Adverse factors include cesarean birth, antibiotic exposure, and maternal stress, all of which have been associated with alterations in neonatal immunity. More studies are required to validate promising microbiota-targeted strategies and develop evidence-based guidelines to improve maternal and neonatal immune health.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,378 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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