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Enregistrement W4233690358 · doi:10.1002/14651858.cd007615.pub2

Interventions for prevention of neonatal hyperglycemia in very low birth weight infants

2009· reference-entry· en· W4233690358 sur OpenAlexaff
John C. Sinclair, Marcela Bottino, Richard M. Cowett

Notice bibliographique

RevueCochrane Database of Systematic Reviews · 2009
Typereference-entry
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePediatricsRandomized controlled trialBirth weightBlindingLow birth weightCochrane LibraryRelative riskClinical trialGestational ageMeta-analysisAdverse effectPsychological interventionMEDLINEConfidence intervalPregnancyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Among very low birth weight (VLBW) infants, early neonatal hyperglycemia is common and is associated with increased risks for death and major morbidities. It is uncertain whether hyperglycemia per se is a cause of adverse clinical outcomes or whether outcomes can be improved by preventing hyperglycemia. OBJECTIVES: To assess effects on clinical outcomes of interventions for preventing hyperglycemia in VLBW neonates receiving full or partial parenteral nutrition. SEARCH STRATEGY: We searched the Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL) in The Cochrane Library, issue 4 2008; MEDLINE (1966 - Nov 2008); EMBASE (1980 - Nov 2008); CINAHL (1982 - Nov 2008); abstracts of Pediatric Academic Societies 2000 - 2008 and European Society for Paediatric Research 2005 - 2008. SELECTION CRITERIA: Randomized or quasi-randomized controlled trials of interventions for prevention of hyperglycemia in neonates with birth weight < 1500 g or gestational age < 32 wk DATA COLLECTION AND ANALYSIS: Two review authors independently selected studies for eligibility and extracted data on study design, methods, clinical features, and treatment outcomes. Included trials were assessed for blinding of randomization, intervention and outcome measurement, and completeness of follow-up. Treatment effect measures for categorical outcomes were relative risk and risk difference, and for continuous outcomes, mean difference, each with their 95% confidence intervals. MAIN RESULTS: We detected four eligible trials. Two trials compared lower vs. higher rates of glucose infusion in the early postnatal period. These trials were too small to assess effects on mortality or major morbidities. Two trials, one a moderately large multicentre trial (NIRTURE, Beardsall 2008), compared insulin infusion with standard care. Insulin infusion reduced hyperglycemia but increased death before 28 days and hypoglycemia. Reduction in hyperglycemia was not accompanied by significant effects on major morbidities; effects on neurodevelopment are awaited. AUTHORS' CONCLUSIONS: Glucose infusion rate: There is insufficient evidence from trials comparing lower with higher glucose infusion rates to inform clinical practice. Large randomized trials are needed, powered on clinical outcomes including death, major morbidities and adverse neurodevelopment.Insulin infusion: The evidence reviewed does not support the routine use of insulin infusions to prevent hyperglycemia in VLBW neonates. Further randomized trials of insulin infusion may be justified. They should enrol extremely low birth weight neonates at very high risk for hyperglycemia and neonatal death. They might use real time glucose monitors if these are validated for clinical use. Refinement of algorithms to guide insulin infusion is needed to enable tight control of glucose concentrations within the target range.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations24
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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