Association between early-life antibiotic exposure and gut microbiome alterations linked to allergic diseases in children: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early-life exposure to antibiotics has been implicated in the disruption of gut microbiota development, potentially contributing to the onset of allergic diseases in childhood. This systematic review aimed to evaluate the association between early antibiotic exposure, gut microbiome alterations, and the risk of developing allergic conditions such as asthma, atopic dermatitis, and allergic rhinitis. METHODS: This review followed PRISMA 2020 guidelines. A comprehensive search of PubMed, Embase, Web of Science, and the Cochrane Library was conducted up to [insert date]. Eligible studies included observational and interventional designs involving participants from the prenatal stage to 10 years of age. Data were extracted on antibiotic type, exposure timing, microbiome changes, and allergic outcomes. Study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale for observational studies and the Cochrane Risk of Bias tool for randomized trials. RESULTS: Fifteen studies involving over 1.5 million children met the inclusion criteria. The majority reported that antibiotic exposure during the prenatal period or the first two years of life was significantly associated with an increased risk of allergic diseases, particularly asthma and atopic dermatitis. Several studies also documented alterations in gut microbiota composition, including reduced Bifidobacterium and increased Clostridium and Klebsiella spps. Antibiotic type, duration, and timing of exposure were key factors influencing microbiota disruption and allergy development. CONCLUSION: There is growing evidence that early-life antibiotic exposure may predispose children to allergic diseases through gut microbiota disturbances. These findings support the cautious use of antibiotics during pregnancy and early childhood and underscore the need for further research into microbiota-preserving interventions and long-term outcomes.
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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 | 0,007 | 0,006 |
| 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 ».