MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387262415 · doi:10.1002/uog.26349

OC05.02: Metabolic profile of children and neonates born small for gestational age: a systematic review and meta‐analysis

2023· review· en· W4387262415 sur OpenAlexaboutno aff
Christos Chatzakis, Kalliopi Kissoudi, Eleftheria Demertzidou, Konstantinos Dinas, K. Sarafidis, George Mastorakos, Alexandros Sotiriadis

Notice bibliographique

RevueUltrasound in Obstetrics and Gynecology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSmall for gestational ageConfidence intervalGestational agePediatricsMeta-analysisPregnancyObstetricsFetusBirth weightInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The fetal origins of adult disease hypothesis suggests that risk factors from intrauterine environmental exposures affect the fetus' development and increases the risk of specific diseases in later life. Aim of this meta-analysis is to assess the metabolic status of neonates and children who had been small for gestational age (SGA). Four different literature databases were searched for studies comparing neonates and children who had been SGA to neonates and children who had been AGA in terms of glucose, insulin, total cholesterol HDL, LDL and triglycerides. Risk of bias was assessed using newcastle ottawa scale. We estimated the standardised mean difference as effect estimate along with its 95% confidence interval using random effect model separately for neonates and children. In addition, we performed meta-regression analysis including, criteria used for the diagnosis of SGA, children's age and BMI. Moreover, we investigated the correlation between glucose and insulin in the SGA and AGA neonates and children by applying different linear and not linear models. Our search yielded 18546 studies, of which 75 were included in this study. Compared to children who had been AGA, children who had been SGA present with higher levels of insulin (SMD 1.85; 95% CI 0.12 – 3.59), higher levels of triglycerides (SMD 0.14; 95% CI 0.03 – 0.26) and lower levels of HDL (SMD -0.18; 95% CI -0.29 - -0.06). There were no differences between neonates who had been AGA and those who had been SGA. Moreover, neonates and children who had been SGA present non-linear pattern, cubic polynomial correlation between glucose and insulin, while neonates and children who had been SGA present a linear correlation. Children who had been SGA present with aggravated metabolic characteristics compared to children who had been AGA, while both children and neonates who had been SGA present distinct correlation between glucose and insulin compared to children and neonates who had been AGA.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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 seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,036
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUltrasound in Obstetrics and GynecologyMême sujetBirth, Development, and HealthTravaux en français237 207