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Enregistrement W4200478282 · doi:10.1136/archdischild-2021-322634

Global incidence proportion of intraventricular haemorrhage of prematurity: a meta-analysis of studies published 2010–2020

2021· review· en· W4200478282 sur OpenAlexaff
Grace Y. Lai, Nathan A. Shlobin, Roxanna M. García, Annie Wescott, Abhaya V. Kulkarni, James M. Drake, Maria L.V. Dizon, Sandi Lam

Notice bibliographique

RevueArchives of Disease in Childhood Fetal & Neonatal · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal and fetal brain pathology
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisIncidence (geometry)MedicineIntraventricular hemorrhageGestational ageInternal medicinePregnancyBiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To investigate differences and calculate pooled incidence of any intraventricular haemorrhage (IVH), severe IVH (Grade III/IV, sIVH) and ventriculoperitoneal shunt (VPS) placement in preterm infants across geographical, health and economic regions stratified by gestational age (GA). DESIGN: MEDLINE, Embase, CINAHL and Web of Science were searched between 2010 and 2020. Studies reporting rates of preterm infants with any IVH, sIVH and VPS by GA subgroup were included. Meta-regression was performed to determine subgroup differences between study designs and across United Nations geographical regions, WHO mortality strata and World Bank lending regions. Incidence of any IVH, sIVH and VPS by GA subgroups<25, <28, 28-31, 32-33 and 34-36 weeks were calculated using random-effects meta-analysis. RESULTS: >90%) but 64%-85% of the variance was explained by GA and study inclusion criteria. CONCLUSIONS: We report the first pooled estimates of IVH of prematurity by GA subgroup. There was high heterogeneity across studies suggesting a need for standardised incidence reporting guidelines.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0240,072
Bibliométrie0,0110,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations45
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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