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Enregistrement W2210909481 · doi:10.1093/pch/18.6.298

Does reducing light exposure decrease the incidence of retinopathy of prematurity in premature infants?

2013· article· en· W2210909481 sur OpenAlexaff
Christine Johannes, Kimberly Dow

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinopathy of Prematurity Studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRetinopathy of prematurityIncidence (geometry)Neonatal intensive care unitIntensive carePediatricsResuscitationGynecologyEmergency medicineGestational ageIntensive care medicinePregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Retinopathy of prematurity (ROP) can result in significant morbidity in preterm infants. Light exposure has been suggested to be a contributing factor. OBJECTIVE: A systematic review was performed to determine whether reducing light exposure in the neonatal intensive care unit decreased the incidence of ROP in preterm infants. METHODS: The literature was reviewed using the methodology for systematic reviews recommended by the Consensus on Resuscitation Science, adapted from the American Heart Association's International Liaison Committee on Resuscitation. RESULTS: Seven articles were reviewed. Six of the articles were neutral to the clinical question and one supported the clinical question. However, the latter study used retrospective controls and was conducted during the evolution of the classification system for ROP. There were no studies that opposed the clinical question. CONCLUSION: Decreasing ambient light exposure in neonatal intensive care units is not of benefit in reducing the incidence of ROP.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,705

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,248 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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