Association between febrile seizures and iron deficiency anemia in infants and preschool children: a Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
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
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,053 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».