Interventions for reducing late-onset sepsis in neonates: an umbrella review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Neonatal sepsis is one of the leading causes of neonatal deaths in neonatal intensive care units. Hence, it is essential to review the evidence from systematic reviews on interventions for reducing late-onset sepsis (LOS) in neonates. METHODS: PubMed and the Cochrane Central were searched from inception through August 2020 without any language restriction. Cochrane reviews of randomized clinical trials (RCTs) assessing any intervention in the neonatal period and including one or more RCTs reporting LOS. Two authors independently performed screening, data extraction, assessed the quality of evidence using Cochrane Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation, and assessed the quality of reviews using a measurement tool to assess of multiple systematic reviews 2 tool. RESULTS: A total of 101 high-quality Cochrane reviews involving 612 RCTs and 193,713 neonates, evaluating 141 interventions were included. High-quality evidence showed a reduction in any or culture-proven LOS using antibiotic lock therapy for neonates with central venous catheters (CVC). Moderate-quality evidence showed a decrease in any LOS with antibiotic prophylaxis or vancomycin prophylaxis for neonates with CVC, chlorhexidine for skin or cord care, and kangaroo care for low birth weight babies. Similarly, moderate-quality evidence showed reduced culture-proven LOS with intravenous immunoglobulin prophylaxis for preterm infants and probiotic supplementation for very low birth weight (VLBW) infants. Lastly, moderate-quality evidence showed a reduction in fungal LOS with the use of systemic antifungal prophylaxis in VLBW infants. CONCLUSIONS: The overview summarizes the evidence from the Cochrane reviews assessing interventions for reducing LOS in neonates, and can be utilized by clinicians, researchers, policymakers, and consumers for decision-making and translating evidence into clinical practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».