Sex differences in the effects of prematurity and/or low birthweight on neurodevelopmental outcomes: systematic review and meta-analyses
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Premature birth and/or low birthweight have long-lasting effects on cognition. The purpose of the present systematic review is to examine whether the effects of prematurity and/or low birth weight on neurodevelopmental outcomes differ between males and females. METHODS: Web of Science, Scopus, and Ovid MEDLINE were searched for studies of humans born premature and/or of low birthweight, where neurodevelopmental phenotypes were measured at 1 year of age or older. Studies must have reported outcomes in such a way that it was possible to assess whether effects were greater in one sex than the other. Risk of bias was assessed using both the Newcastle-Ottawa scale and the National Institutes of Health Quality assessment tool for observational cohort and cross-sectional studies. RESULTS: Seventy-five studies were included for descriptive synthesis, although only 24 presented data in a way that could be extracted for meta-analyses. Meta-analyses found that severe and moderate prematurity/low birthweight impaired cognitive function, and severe prematurity/low birthweight also increased internalizing problem scores. Moderate, but not severe, prematurity/low birthweight significantly increased externalizing problem scores. In no case did effects of prematurity/low birthweight differ between males and females. Heterogeneity among studies was generally high and significant, although age at assessment was not a significant moderator of effect. Descriptive synthesis did not identify an obvious excess or deficiency of male-biased or female-biased effects for any trait category. Individual study quality was generally good, and we found no evidence of publication bias. CONCLUSIONS: We found no evidence that the sexes differ in their susceptibility to the effects of severe or moderate prematurity/low birthweight on cognitive function, internalizing traits or externalizing traits. Result heterogeneity tended to be high, but this reflects that one sex is not consistently more affected than the other. Frequently stated generalizations that one sex is more susceptible to prenatal adversity should be re-evaluated.
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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 | 0,018 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».