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Enregistrement W4414826633 · doi:10.1016/j.waojou.2025.101124

Probiotic supplementation during pregnancy or infancy for the prevention of allergic rhinitis in infants: A systematic review and meta-analysis of Randomized controlled trials

2025· review· en· W4414826633 sur OpenAlexaff
Hao Liu, Hui Chen, Jun Bai, Wang Liao, Shi Wu Wen, Daniel Krewski, Huiling Shang, Ri‐hua Xie

Notice bibliographique

RevueWorld Allergy Organization Journal · 2025
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProbiotics and Fermented Foods
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesBasic and Applied Basic Research Foundation of Guangdong ProvinceNational Postdoctoral Program for Innovative TalentsHuxiang Youth Talent Support Program
Mots-clésProbioticOddsRandomized controlled trialPregnancyOdds ratioCase-control study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Early-life gut microbial colonization is crucial for immune system development, but the efficacy of probiotic interventions during pregnancy or infancy in preventing allergic rhinitis (AR) and atopic sensitization (AS) remains unclear. This systematic review synthesized evidence from randomized controlled trials (RCTs) assessing probiotics for AR and AS prevention. Methods: Seven English and Chinese databases were systematically searched up to February 13, 2025. Eligible studies were RCTs with clearly defined probiotic interventions and specified AR or AS outcomes. Risk of bias was assessed using the Cochrane tool. Odds ratios (ORs) with 95% confidence intervals (CIs) were pooled using fixed-effects models. Results: = 0.03). Probiotics were also associated with transient increases in the abundance of targeted gut microbial strains. Conclusion: Probiotics during pregnancy and/or infancy may reduce AS odds in children over 1 year and correlate with age-related changes in gut microbial composition but failed to reduce AR odds at any age.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,024
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,273 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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