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Enregistrement W4386548381 · doi:10.2196/46375

Pediatric Tui Na for Feeding Intolerance in Premature Infants: Protocol for a Systematic Review and Meta-Analysis

2023· review· en· W4386548381 sur OpenAlexvenueno aff
Zirong Bai, Xiaoxiao Lyu, Yichuan Tang, Meng Wang

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueInfant Nutrition and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNanjing UniversityNanjing University of Chinese Medicine
Mots-clésCINAHLMEDLINEMedicineCochrane LibraryRandomized controlled trialSystematic reviewProtocol (science)ScopusPediatricsAlternative medicineInternal medicinePsychological interventionNursingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Feeding intolerance (FI), frequently resulting from gastrointestinal immaturity, is prevalent among premature infants. Current practices are gradually prioritizing nonpharmacological treatments, such as massage or “Tui na,” considering the potential side effects of prolonged medication use. Pediatric Tui na, a specialized massage therapy based on traditional Chinese medicine, has been widely studied for treating FI in premature infants. However, to our knowledge, no systematic review specifically focusing on the effectiveness and safety of traditional Chinese medicine–based pediatric Tui na for FI in premature infants has been published yet. Objective This study aims to develop a protocol for a systematic review and meta-analysis for evaluating the safety and efficacy of pediatric Tui na for premature infants with FI. Methods We will perform a comprehensive search in the following databases: Springer, Cochrane Library, Embase, MEDLINE, Clarivate Analytics, Physiotherapy Evidence Database (PEDro), CINAHL, PubMed, Scopus, World Health Organization (WHO) International Clinical Trials Registry Platform, and Chinese biomedical databases (Wanfang database, the China National Knowledge Infrastructure, Chinese Scientific Journals Database, and Chinese Biomedical Literature Databases), limited to studies published in Chinese and English languages between January 2000 and January 2023. The search strategy will use MeSH (Medical Subject Headings) terms and database-specific keywords. A total of 2 independent reviewers will initially screen the studies based on titles and abstracts, followed by a full-text evaluation of the eligible studies. Studies will include any nonrandomized controlled trials, nonrandomized clinical studies, randomized controlled trials, and quasi-experimental studies wherein the treatment group involves premature infants with FI given pediatric Tui na. Primary outcomes will be necrotizing enterocolitis, gastric residual volume, emesis, and stool blood. Secondary outcomes will be abdominal distension weight gain, time to achieve full enteral feeding, any adverse effects associated with pediatric Tui na, and length of hospital stay. The Cochrane Collaboration Risk of Bias Tool will be used to assess the risk of bias and methodological quality. Funnel plots will be used for evaluating publication bias. Meta-analysis will be conducted using the Review Manager software (version 5.4; Cochrane Collaboration). Subgroup analyses will be considered according to treatment received, country or setting, sex, and birth weight of premature infants (if heterogeneity is high, I2≥50%). Results This is a systematic review and meta-analysis protocol, so the results are not yet available. The protocol has been registered with PROSPERO (CRD42023390021). We are currently in the study selection phase. Results are expected to be completed by the end of 2023. Conclusions Following this protocol, a comprehensive and rigorous literature synthesis will be developed to assess the impact of pediatric Tui na treatment on premature infants with FI, enabling the determination of its efficacy and safety. Trial Registration PROSPERO CRD42023390021; https://tinyurl.com/bdf4kn23 International Registered Report Identifier (IRRID) PRR1-10.2196/46375

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)0,076
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,093
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,401

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0760,093
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0240,029
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0060,004
Intégrité de la recherche0,0070,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0640,006

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 Opus0,559
Tête enseignante GPT0,653
Écart entre enseignants0,094 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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