Placental Transfusion Strategies in Preterm Infants in Low- and Middle-Income Countries: A Systematic Review and Network Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Placental transfusion strategies in preterm newborns have not been evaluated in low- and middle-income countries (LMICs). The objective of this systematic review was to compare placental transfusion strategies in preterm newborns in LMICs, including delayed cord clamping (DCC) for various time intervals, DCC until cord pulsations stop, umbilical cord milking, and immediate cord clamping (ICC). METHODS: Medline, Embase, CINAHL, and CENTRAL were searched from inception. Observational studies and randomized controlled trials (RCTs) were included. Two authors independently extracted data for Bayesian random-effects network meta-analysis (NMA) if more than 3 interventions reported an outcome or a pairwise meta-analysis was utilized. RESULTS: Among newborns <34 weeks of gestation, NMA of 9 RCTs could not rule out benefit or harm for survival from DCC 30-60 s compared to ICC: relative risk (RR) (95% credible interval) 0.96 (0.78-1.12), moderate certainty, or any included strategy compared to each other (low to very low certainty). Among late preterm newborns, DCC 120 s might be associated with improved survival: RR (95% confidence interval) 1.11 (1.01-1.22), very low certainty. We could not detect differences in the risk of intraventricular hemorrhage grade > II and bronchopulmonary dysplasia for any included intervention (low to very low certainty). DCC 60 s and 120 s might improve the hematocrit level among all preterm newborns (very low certainty), and DCC 45 s may decrease the risk of receipt of inotropes among newborns <34 weeks of gestation (low certainty). CONCLUSIONS: In LMICs, DCC for 60 s and 120 s might improve hematocrit level in preterm newborns, and DCC for 45 s may decrease the risk of receipt of inotropes in newborns <34 weeks, with no conclusive effect on survival.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».