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Enregistrement W3029031116 · doi:10.3877/cma.j.issn.2095-9133.2019.01.005

Association between febrile seizures and iron deficiency anemia in infants and preschool children: a Meta-analysis

2019· article· en· W3029031116 sur OpenAlexaboutno aff
Yulu Gan, Jin Yu

Notice bibliographique

RevueChin J Hygiene Rescue (Electronic Edition) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCochrane LibraryOdds ratioConvulsionMeta-analysisPediatricsInclusion and exclusion criteriaAnemiaIron-deficiency anemiaFebrile seizureSubgroup analysisConfidence intervalFerritinEpilepsyInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To determine the relationship between febrile seizures and in infants and preschool children by using a meta-analysis of published articles. Methods The Chinese and English electronic databases were used in this study, such as PubMed, Web of science, MEDLINE, Wanfang Data Knowledge Service Platform, China Knowledge Network Database (CNKI), VIP Database, and Cochrane Library Database, collected from January 1990 to September 2017. The published articles about the association between febrile seizures and in infants and preschool children between 3 months and 6 years old were reviewed. The search terms in Chinese were deficiency or serum iron or serum ferritin or transferrin or anemia and hot convulsion ; the English search terms were anemia, iron-deficiency and seizures, febrile or pyrexial seizure or pyrexial convulsion. The literature was screened and extracted by two investigators according to the inclusion and exclusion criteria. The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was used for literature quality assessment. Stata SE 12.0 software was used for meta-analysis of whether was a risk factor for children with febrile seizures, calculation of odds ratio (OR), and subgroup analysis based on different diagnostic criteria for anemia. Results A total of 89 relevant literatures were detected in this study. After screening, 26 articles that met the inclusion and exclusion criteria were finally included for meta-analysis. The results of the analysis showed that febrile seizures were associated with [OR=2.24, 95% CI (1.758, 2.854), P<0.05]. Conclusion Iron is one of the risk factors for febrile seizures in infants and preschool children. Key words: Iron anemia; Febrile convulsions; Infant; Preschool children

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,053
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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