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Enregistrement W4365442627 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2023.7473

Interventions to Reduce Severe Brain Injury Risk in Preterm Neonates

2023· review· en· W4365442627 sur OpenAlexaff
Abdul Razak, Waseemoddin Patel, Naveed Ur Rehman Durrani, Abdul K. Pullattayil

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal and fetal brain pathology
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesQatar National LibraryMonash University
Mots-clésMedicineNumber needed to treatRelative riskRandomized controlled trialMeta-analysisAbsolute risk reductionIntraventricular hemorrhagePsychological interventionPeriventricular leukomalaciaPediatricsInternal medicinePregnancyGestational ageConfidence intervalPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Interventions to reduce severe brain injury risk are the prime focus in neonatal clinical trials. Objective: To evaluate multiple perinatal interventions across clinical settings for reducing the risk of severe intraventricular hemorrhage (sIVH) and cystic periventricular leukomalacia (cPVL) in preterm neonates. Data Sources: MEDLINE, Embase, CENTRAL (Cochrane Central Register of Controlled Trials), and CINAHL (Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature) databases were searched from inception until September 8, 2022, using prespecified search terms and no language restrictions. Study Selection: Randomized clinical trials (RCTs) that evaluated perinatal interventions, chosen a priori, and reported 1 or more outcomes (sIVH, cPVL, and severe brain injury) were included. Data Extraction and Synthesis: Two co-authors independently extracted the data, assessed the quality of the trials, and evaluated the certainty of the evidence using the Cochrane GRADE (Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluation) approach. Fixed-effects pairwise meta-analysis was used for data synthesis. Main Outcomes and Measures: The 3 prespecified outcomes were sIVH, cPVL, and severe brain injury. Results: A total of 221 RCTs that assessed 44 perinatal interventions (6 antenatal, 6 delivery room, and 32 neonatal) were included. Meta-analysis showed with moderate certainty that antenatal corticosteroids were associated with small reduction in sIVH risk (risk ratio [RR], 0.54 [95% CI, 0.35-0.82]; absolute risk difference [ARD], -1% [95% CI, -2% to 0%]; number needed to treat [NNT], 80 [95% CI, 48-232]), whereas indomethacin prophylaxis was associated with moderate reduction in sIVH risk (RR, 0.64 [95% CI, 0.52-0.79]; ARD, -5% [95% CI, -8% to -3%]; NNT, 20 [95% CI, 13-39]). Similarly, the meta-analysis showed with low certainty that volume-targeted ventilation was associated with large reduction in risk of sIVH (RR, 0.51 [95% CI, 0.36-0.72]; ARD, -9% [95% CI, -13% to -5%]; NNT, 11 [95% CI, 7-23]). Additionally, early erythropoiesis-stimulating agents (RR, 0.68 [95% CI, 0.57-0.83]; ARD, -3% [95% CI, -4% to -1%]; NNT, 34 [95% CI, 22-67]) and prophylactic ethamsylate (RR, 0.68 [95% CI, 0.48-0.97]; ARD, -4% [95% CI, -7% to 0%]; NNT, 26 [95% CI, 13-372]) were associated with moderate reduction in sIVH risk (low certainty). The meta-analysis also showed with low certainty that compared with delayed cord clamping, umbilical cord milking was associated with a moderate increase in sIVH risk (RR, 1.82 [95% CI, 1.03-3.21]; ARD, 3% [95% CI, 0%-6%]; NNT, -30 [95% CI, -368 to -16]). Conclusions and Relevance: Results of this study suggest that a few interventions, including antenatal corticosteroids and indomethacin prophylaxis, were associated with reduction in sIVH risk (moderate certainty), and volume-targeted ventilation, early erythropoiesis-stimulating agents, and prophylactic ethamsylate were associated with reduction in sIVH risk (low certainty) in preterm neonates. However, clinicians should carefully consider all of the critical factors that may affect applicability in these interventions, including certainty of the evidence, before applying them to clinical practice.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,900
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,326 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations43
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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