MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4383343803 · doi:10.3390/children10071170

Laparotomy versus Peritoneal Drainage as Primary Treatment for Surgical Necrotizing Enterocolitis or Spontaneous Intestinal Perforation in Preterm Neonates: A Systematic Review and Meta-Analysis

2023· review· en· W4383343803 sur OpenAlexaff
Gonzalo Solís‐García, Agostino Pierro, Bonny Jasani

Notice bibliographique

RevueChildren · 2023
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueInfant Nutrition and Health
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNecrotizing enterocolitisMedicineMeta-analysisLaparotomyPerforationSurgeryBowel perforationComplicationInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: to systematically review and meta-analyze the impact on morbidity and mortality of peritoneal drainage (PD) compared to laparotomy (LAP) in preterm neonates with surgical NEC (sNEC) or spontaneous intestinal perforation (SIP). METHODS: Medical databases were searched until June 2022 for studies comparing PD and LAP as primary surgical treatment of preterm neonates with sNEC or SIP. The primary outcome was survival during hospitalization; predefined secondary outcomes included need for parenteral nutrition at 90 days, time to reach full enteral feeds, need for subsequent laparotomy, duration of hospitalization and complications. RESULTS: Three RCTs (N = 493) and 49 observational studies (N = 19,447) were included. No differences were found in the primary outcome for RCTs, but pooled observational data showed that, compared to LAP, infants with sNEC/SIP who underwent PD had lower survival [48 studies; N = 19,416; RR 0.85; 95% CI 0.79-0.90; GRADE: low]. Observational studies also showed that the subgroup of infants with sNEC had increased survival in the LAP group (30 studies; N = 9370; RR = 0.82; 95% CI 0.72-0.91; GRADE: low). CONCLUSIONS: Compared to LAP, PD as primary surgical treatment for sNEC or SIP has similar survival rates when analyzing data from RCTs. PD was associated with lower survival rates in observational studies.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,033
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueChildrenMême sujetInfant Nutrition and HealthTravaux en français237 207