Human Milk Feeding as a Protective Factor for Retinopathy of Prematurity: A Meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Studies have suggested that human milk feeding decreases the incidence of retinopathy of prematurity (ROP); however, conflicting results have been reported. OBJECTIVE: The aim of this meta-analysis was to pool currently available data on incidence of ROP in infants fed human milk versus formula. DATA SOURCES: Medline, PubMed, and EBSCO were searched for articles published through February 2015. STUDY SELECTION: Longitudinal studies comparing the incidence of ROP in infants who were fed human milk and formula were selected. Studies involving donor milk were not included. DATA EXTRACTION: Two independent reviewers conducted the searches and extracted data. Meta-analysis used odds ratios (ORs), and subgroup analyses were performed. RESULTS: Five studies with 2208 preterm infants were included. Searches including various proportions of human milk versus formula, any-stage ROP, and severe ROP were defined to pool data for analyses. For any-stage ROP, the ORs (95% confidence intervals [CIs]) were as follows: exclusive human milk versus any formula, 0.29 (0.12 to 0.72); mainly human milk versus mainly formula, 0.51 (0.26 to 1.03); any human milk versus exclusive formula, 0.54 (0.15 to 1.96); and exclusive human milk versus exclusive formula, 0.25 (0.13 to 0.49). For severe ROP, they were 0.11 (0.04 to 0.30), 0.16 (0.06 to 0.43), 0.42 (0.08 to 2.18), and 0.10 (0.04 to 0.29), respectively. LIMITATIONS: Prospective randomized studies being impossible because of ethical issues, we chose observational studies for analysis. A few studies involving subgroup analyses presented high heterogeneity. CONCLUSIONS: Based on current limited evidence, in very preterm newborns, human milk feeding potentially plays a protective role in preventing any-stage ROP and severe ROP.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle