Motor and cognitive outcomes of neonates with low birth weight in Brazil: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Data on the outcomes of preterm newborns in South American countries are scarce. Given the great effect of low birth weight (LBW) and/or prematurity on children's neurodevelopment, it is extremely necessary to conduct studies on these phenomena in greater depth in more heterogeneous populations such as those ones from countries with limited resources. Methods We conducted a comprehensive literature search on databases including PubMed, the Cochrane Library, and Web of Science for articles published in Portuguese and English up to March 2021 involving children born and evaluated in Brazil. The analysis of the risk of bias was adapted from the Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE) statement and used to evaluate the methodology of the included studies. Results From the eligible trials, 25 articles were selected for qualitative synthesis, and 5 of those, for quantitative synthesis (meta-analysis). The meta-analyses showed that children born with LBW presented lower scores on motor development when compared with controls (standardized mean difference: −1.15; 95% confidence interval [95%CI]: −1.56–−0.73]; I2: 80%) and also scored lower in terms of cognitive development (standardized mean difference: −0.71; 95% CI: −0.99–−0.44; I2: 67%). Conclusion The results of the present study reinforce that impaired motor and cognitive functions can be a significant long-term outcome of LBW. The lower the gestational age at delivery, the higher the risk of impairment in those domains. The study protocol was registered in the International Prospective Register of Systematic Reviews (PROSPERO) database under number CRD42019112403.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».