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Enregistrement W2788435418 · doi:10.1186/s12887-017-0978-6

Caffeine is a risk factor for osteopenia of prematurity in preterm infants: a cohort study

2018· article· en· W2788435418 sur OpenAlexaff
Ebtihal Ali, Cheryl R. Greenberg, Michael Moffatt, Michael Narvey, Martin H. Reed, Depeng Jiang

Notice bibliographique

RevueBMC Pediatrics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal Respiratory Health Research
Établissements canadiensUniversity of ManitobaHealth Sciences CentreManitoba HealthWinnipeg Regional Health Authority
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOsteopeniaApnea of prematurityCohortPediatricsRetrospective cohort studyBirth weightCohort studyLow birth weightRisk factorGestational ageObstetricsInternal medicinePregnancyOsteoporosisBone mineral

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Caffeine, the most commonly used medication in Neonatal Intensive Care Units, has calciuric and osteoclastogenic effects. METHODS: To examine the association between the cumulative dose and duration of therapy of caffeine and osteopenia of prematurity, a retrospective cohort study was conducted including premature infants less than 31 weeks and birth weight less than 1500 g. Osteopenia of prematurity was evaluated using chest X-rays on a biweekly basis over 12 weeks of hospitalization. RESULTS: The cohort included 109 infants. 51% had osteopenia of prematurity and 8% had spontaneous rib fractures. Using the generalized linear mixed model, caffeine dose and duration of caffeine therapy showed a strong association with osteopenia of prematurity. Steroids and vitamin D were also significantly correlated with osteopenia of prematurity while diuretic use did not show a statistically significant effect. CONCLUSION: The cumulative dose and duration of therapy of caffeine, as well as steroid are associated with osteopenia of prematurity in this cohort. Future studies are needed to confirm these findings and determine the lowest dose of caffeine needed to treat effectively apnea of prematurity.

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)0,001
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,619

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,342 · 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

Citations48
Publié2018
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Résumé présentoui

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