NIDCAP: A Systematic Review and Meta-analyses of Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: The "synactive" theory of neurobehavioral development forms the basis of the Newborn Individualized Developmental Care and Assessment Program (NIDCAP). Our objective was to assess the effectiveness of NIDCAP in improving outcomes in preterm infants. METHODS: Medline, CINAHL, Embase, PsychInfo, The Cochrane Library, Pediatric Academic Societies' Abstracts and Web of Science were searched in July 2010 and February 2012. The studies selected were randomized controlled trials testing the effectiveness of NIDCAP on medical and neurodevelopmental outcomes. The authors abstracted baseline characteristics of infants and outcomes. The risk of bias was assessed by using Cochrane criteria. RevMan 5.1 was used to synthesize data by the use of relative risk and risk difference for dichotomous outcomes and mean or standardized mean difference for continuous outcomes. RESULTS: Eleven primary and 7 secondary studies enrolling 627 neonates were included, with 2 of high quality. The composite primary outcomes of death or major sensorineural disability at 18 months corrected age or later in childhood (3 trials, 302 children; relative risk 0.89 [95% confidence interval 0.61 to 1.29]) and survival free of disability at 18 months corrected age or later in childhood (2 trials, 192 infants; relative risk 0.97 [95% confidence interval 0.69 to 1.35]), were not significantly different between the NIDCAP and control groups. With the sensitivity analysis that excluded the 2 statistically heterogeneous outlying studies, there were no significant differences between groups for short-term medical outcomes. CONCLUSIONS: This systematic review including 627 preterm infants did not find any evidence that NIDCAP improves long-term neurodevelopmental or short-term medical outcomes.
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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 | 0,042 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,030 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».