Comparative Analysis of the Therapeutic Potential of Probiotics in Treating Psoriasis, Acne, and Atopic Dermatitis: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Probiotics have recently garnered attention for their ability to manage skin conditions, as they support the immune system, the gut-skin connection, and lower inflammation. This systematic review and meta-analysis sought to determine the effectiveness of oral probiotic supplementation to improve clinical outcomes in dermatological disorders such as psoriasis, acne, and atopic dermatitis. Methods: This PRISMA 2020 systematic review and meta-analysis study assessed the effect of probiotics on different skin conditions. The search for relevant literature was performed till May 2025. The included studies were randomized controlled trials, or observational or retrospective studies. The extraction of data was carried out independently, and the risk of bias was evaluated using the Cochrane and Newcastle-Ottawa tools. RevMan 5.4.1 was used to determine meta-analyses based on inverse variance and the random-effects model. The I2 statistic was used to determine the heterogeneity. Results: Twelve studies were identified as being included. Two studies examining the benefits of probiotics in alleviating psoriasis symptoms showed a significant difference in PASI scores in a meta-analysis (SMD = -2.17; I2 = 71%). There were two articles on acne that showed a considerably high probability of clinical improvement (OR = 3.06; I2 = 0%). The two trials on atopic dermatitis demonstrated a positive odds ratio of SCORAD reduction (OR=3.72; 95% CI: 1.72 to 8.05). Confirmation of effect using subgroup and sensitivity analysis was confirmed. Discussion: Clinical severity scores are also significantly decreased with oral supplementation of probiotics in the case of psoriasis, acne, and atopic dermatitis. A key limitation of this review is the small number of studies available for each condition, limiting the generalizability of the findings. A series of further large-scale, standardized trials is required to confirm long-term efficacy.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».