MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387440660 · doi:10.1186/s40748-023-00166-0

Expressed breast milk and maternal expression of breast milk for the prevention and treatment of neonatal hypoglycemia: a systematic review and meta-analysis

2023· review· en· W4387440660 sur OpenAlexaboutno aff
Oluwatoyin Ibukun Oladimeji, Jane E. Harding, Caroline A Crowther, Luling Lin

Notice bibliographique

RevueMaternal Health Neonatology and Perinatology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueInfant Nutrition and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Child Health and Human DevelopmentHealth Research Council of New ZealandNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineNeonatal hypoglycemiaRandomized controlled trialHypoglycemiaBreast milkBreastfeedingBreast feedingMeta-analysisPediatricsCohort studyRelative riskObstetricsPregnancyInternal medicineGestationConfidence intervalInsulinBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Worldwide, many guidelines recommend the use of expressed breast milk (EBM) and maternal expression of breast milk for the prevention and treatment of neonatal hypoglycemia. However, the impact of both practices on neonatal hypoglycemia is unclear. This study aims to determine the effectiveness of EBM and maternal expression of breast milk in preventing and treating neonatal hypoglycemia. METHODS: We registered our review in PROSPERO (CRD42022328072). We systematically reviewed five databases and four clinical trial registries to identify randomized controlled trials (RCT), non-randomized studies of intervention (NRSI), and cohort studies that compared infants who received EBM to infants who did not, and similar study designs that compared infants whose mothers expressed breast milk to infants whose mothers did not. Two independent reviewers carried out screening, data extraction, and quality assessment. The quality of included RCT, NRSI, and cohort studies were respectively assessed with the Cochrane Risk of Bias 2, Risk Of Bias In Non-randomised Studies-of Interventions, and the Newcastle-Ottawa Scale tools. Results from studies on EBM were synthesized separately from those on maternal expression of breast milk. Meta-analysis was undertaken using Revman 5.4. and fixed-effect models. RESULTS: None of the ten included studies was specifically designed to determine the effect of EBM or maternal expression of breast milk on neonatal hypoglycemia. The effect of EBM on neonatal hypoglycemia was not estimable. There was no difference in the risk of hypoglycaemia among neonates whose mothers expressed breast milk compared to those whose mothers did not [RR (95%CI); one RCT: 0.92 (0.77, 1.10), high-certainty evidence; one cohort: 1.10 (0.74, 1.39), poor quality study]. CONCLUSIONS: There is insufficient evidence to determine the effectiveness of EBM for preventing or treating neonatal hypoglycemia. Limited data suggests maternal breast milk expression may not alter the risk of neonatal hypoglycemia. High-quality randomized controlled trials are needed to determine the effectiveness of EBM and maternal expression of breast milk for the prevention and treatment of neonatal hypoglycemia.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,035
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,308 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMaternal Health Neonatology and PerinatologyMême sujetInfant Nutrition and HealthTravaux en français237 207