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Enregistrement W2766525926 · doi:10.1186/s13643-017-0613-5

Effectiveness of interventions during NICU hospitalization on the neurodevelopment of preterm infants: a systematic review protocol

2017· review· en· W2766525926 sur OpenAlexafffund
Marilyn Aita, Robyn Stremler, Nancy Feeley, Andréane Lavallée, Gwenaëlle De Clifford‐Faugère

Notice bibliographique

RevueSystematic Reviews · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General HospitalSickKids FoundationUniversity of TorontoUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéUniversité de Reims Champagne-ArdenneUniversité de MontréalRéseau de recherche portant sur les interventions en sciences infirmières du Québec
Mots-clésMedicineCINAHLMEDLINERandomized controlled trialSystematic reviewMeta-analysisNeonatal intensive care unitPsychological interventionCochrane LibraryPediatricsGestational ageNeonatologyConfidence intervalProtocol (science)Intensive careIntensive care medicinePregnancyPsychiatryAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous systematic reviews have examined preterm infants’ long-term neurodevelopment after neonatal intensive care unit (NICU) discharge, although none have explored the effectiveness of interventions on preterm infants’ neurodevelopment during NICU hospitalization. The aim of this review is to evaluate whether interventions, i.e., sensory stimulation, parental involvement, and control of environment, improve preterm infants’ neurodevelopment during their NICU hospitalization. Experimental studies such as randomized controlled/clinical trials (RCTs) and cluster RCT will be included in this systematic review. Selected studies will be published in English or in French, in the past 15 years from 2002 to 2017. The following electronic databases will be searched to locate relevant studies: CINAHL, MEDLINE, PubMed, EMBASE (OVID), Cochrane Database of Systematic Reviews, Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL), and Web of Science. For all steps in selecting studies, agreement will be reached between two experts in neonatology. Data extraction will be performed independently by the two same experts and will then be compared. The Cochrane assessment tool will be used to screen the studies for risk of bias. A meta-analysis will be performed if the included studies are sufficiently homogeneous. Results will be analyzed using a standardized mean difference (with a 95% confidence interval). Statistical heterogeneity will be evaluated using the χ 2 test at the significance level of 0.1 and the I 2 with the classification suggested by PRISMA-P. If possible, subgroup analyses will be carried out considering preterm infants’ gestational age, length of NICU hospitalization, and the characteristics of the intervention such as who delivered it, the type, the dose, the frequency, and the duration. Data synthesis will be performed using the RevMan 5.1 software. Publication bias and selection of variables in publication will be examined using the graphical method of funnel plot and with the statistical test of Egger. Quality of the evidence of all outcomes will be assessed using the Grades of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) Working Group. The results of this systematic review will highlight which interventions are effective for promoting preterm infants’ neurodevelopment during NICU hospitalization and will contribute to the body of knowledge in neonatal care by providing guidance for NICU clinical practice and research. PROSPERO CRD42017047072

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,003
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,316 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations27
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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