Association between sepsis and retinopathy of prematurity: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective To explore the association between sepsis and retinopathy of prematurity (ROP) in premature infants. Design A systematic review and meta-analysis. Data sources We performed a systematic search of PubMed, the Cochrane Library and Embase from 1 January, 2000, to 1 January, 2018, with no language restrictions and reported the relationship between sepsis and ROP. Eligibility criteria Original observational studies, including cohort studies and case-control studies. Data extraction and synthesis Two reviewers independently completed the study selection and data extraction. The OR and corresponding 95% CI were used to measure the risk of sepsis in patients with ROP. The heterogeneity between studies was evaluated using Cochran’s Q test and the I 2 statistic. The Newcastle-Ottawa Scale was adopted to evaluate the quality of each of the included studies, and the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation approach was used to assess the quality of the evidence. Results Sixteen studies with a total sample size of 12 466 premature infants and 2494 cases of ROP were included in this meta-analysis. Adjusted analysis showed that sepsis was closely related to any stage of ROP (OR = 1.57, 95% CI 1.31 to 1.89) and severe stage of ROP (OR = 2.33, 95% CI 1.21 to 4.51) in premature infants, with 56.3% and 81.8% heterogeneity, respectively. Subgroup analyses showed that heterogeneity was obvious in prospective cohort studies (I 2 = 62.1%, p < 0.001). In a sensitivity analysis, we found that removing any single study did not significantly change the overall effect value. The quality of the evidence was rated as low for both any stage of ROP and severe stage of ROP. Conclusions Sepsis increases the risk of ROP in preterm infants. However, considering that all included studies are observational and causality can rarely be established, additional evidence is needed to substantiate this finding and provide advice for practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,027 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».