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Enregistrement W4311788498 · doi:10.3390/brainsci12121713

Cranial Ultrasound Abnormalities in Small for Gestational Age or Growth-Restricted Infants Born over 32 Weeks Gestation: A Systematic Review and Meta-Analysis

2022· review· en· W4311788498 sur OpenAlexaboutno aff
Charlene Roufaeil, Abdul Razak, Anil K. Malhotra

Notice bibliographique

RevueBrain Sciences · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and preeclampsia studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilNational Stem Cell Foundation of AustraliaCerebral Palsy Alliance
Mots-clésSmall for gestational ageMedicineMeta-analysisPediatricsGestational ageIncidence (geometry)Systematic reviewChecklistObservational studyObstetricsPregnancyMEDLINEInternal medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim: To perform a systematic review and meta-analysis of existing literature to evaluate the incidence of cranial ultrasound abnormalities (CUAs) amongst moderate to late preterm (MLPT) and term infants, affected by fetal growth restriction (FGR) or those classified as small for gestational age (SGA). Methods: A systematic review methodology was performed, and Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analyses (PRISMA) statement was utilised. Descriptive and observational studies reporting cranial ultrasound outcomes on FGR/SGA MLPT and term infants were included. Primary outcomes reported was incidence of CUAs in MLPT and term infants affected by FGR or SGA, with secondary outcomes including brain structure development and growth, and cerebral artery Dopplers. A random-effects model meta-analysis was performed. Risk of Bias was assessed using the Newcastle-Ottawa scale for case–control and cohort studies, and Joanna Briggs Institute Critical Appraisal Checklist for studies reporting prevalence data. GRADE was used to assess for certainty of evidence. Results: Out of a total of 2085 studies identified through the search, seventeen were deemed to be relevant and included. Nine studies assessed CUAs in MLPT FGR/SGA infants, seven studies assessed CUAs in late preterm and term FGR/SGA infants, and one study assessed CUAs in both MLPT and term FGR/SGA infants. The incidence of CUAs in MLPT, and late preterm to term FGR/SGA infants ranged from 0.4 to 33% and 0 to 70%, respectively. A meta-analysis of 7 studies involving 168,136 infants showed an increased risk of any CUA in FGR infants compared to appropriate for gestational age (AGA) infants (RR 1.96, [95% CI 1.26–3.04], I2 = 68%). The certainty of evidence was very low due to non-randomised studies, methodological limitations, and heterogeneity. Another meta-analysis looking at 4 studies with 167,060 infants showed an increased risk of intraventricular haemorrhage in FGR/SGA infants compared to AGA infants (RR 2.40, [95% CI 2.03–2.84], I2 = 0%). This was also of low certainty. Conclusions: The incidence of CUAs in MLPT and term growth-restricted infants varied widely between studies. Findings from the meta-analyses suggest the risk of CUAs and IVH may indeed be increased in these FGR/SGA infants when compared with infants not affected by FGR, however the evidence is of low to very low certainty. Further specific cohort studies are needed to fully evaluate the benefits and prognostic value of cranial ultrasonography to ascertain the need for, and timing of a cranial ultrasound screening protocol in this infant population, along with follow-up studies to ascertain the significance of CUAs identified.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,042
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,186
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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