Treatment of Hypernatremia in Breastfeeding Neonates: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: Hypernatremic dehydration in term neonates is associated with inadequate fluid intake, usually related to insufficient lactation. The use of hypotonic fluids is appropriate to dilute serum sodium (SNa), but cerebral edema may develop when it happens abruptly. Our objective was to clarify how to correct hypernatremic dehydration properly. METHODS: The following databases were searched, limited to studies published until January 31st, 2016: Clinical Trials, MEDLINE/PubMed, EMBASE, LILACS, and the Cochrane Library. We included open-label trials, nonrandomized controlled trials, or prospective and retrospective case series evaluating relevant outcomes. Information regarding the way of administering the treatment, type of fluid used, rates of complications and outcomes, as well as the rate of SNa reduction were collected. RESULTS: Searches yielded 771 articles: 64 had the full text reviewed and 9 were included. No randomized clinical trials or systematic reviews focusing on treatment of hypernatremic dehydration and its outcomes were found. We found a scarcity of high quality studies and great methodology heterogeneity. CONCLUSIONS: More severe hypernatremia is at greater risk of causing severe adverse effects of treatment. There is no consensus about the optimal rate of SNa drop in this population, but a slower correction appears to be safer. Questions as when parenteral fluids are indicated remain unanswered.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».