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Enregistrement W2970092762 · doi:10.3390/nu11092029

The Influence of Early Nutrition on Brain Growth and Neurodevelopment in Extremely Preterm Babies: A Narrative Review

2019· review· en· W2970092762 sur OpenAlexaff
Barbara E. Cormack, Jane E. Harding, Steven P. Miller, Frank H. Bloomfield

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesHealth Research Council of New Zealand
Mots-clésMedicineObservational studyConfoundingRandomized controlled trialParenteral nutritionPediatricsBrain developmentNarrative reviewIntervention (counseling)PopulationIntensive care medicineLow birth weightPregnancyEnvironmental healthPsychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extremely preterm babies are at increased risk of less than optimal neurodevelopment compared with their term-born counterparts. Optimising nutrition is a promising avenue to mitigate the adverse neurodevelopmental consequences of preterm birth. In this narrative review, we summarize current knowledge on how nutrition, and in particular, protein intake, affects neurodevelopment in extremely preterm babies. Observational studies consistently report that higher intravenous and enteral protein intakes are associated with improved growth and possibly neurodevelopment, but differences in methodologies and combinations of intravenous and enteral nutrition strategies make it difficult to determine the effects of each intervention. Unfortunately, there are few randomized controlled trials of nutrition in this population conducted to determine neurodevelopmental outcomes. Substantial variation in reporting of trials, both of nutritional intakes and of outcomes, limits conclusions from meta-analyses. Future studies to determine the effects of nutritional intakes in extremely preterm babies need to be adequately powered to assess neurodevelopmental outcomes separately in boys and girls, and designed to address the many potential confounders which may have clouded research findings to date. The development of minimal reporting sets and core outcome sets for nutrition research will aid future meta-analyses.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,281 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations153
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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