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Enregistrement W4388513752 · doi:10.3390/children10111796

Association between Serum Lactate and Morbidity and Mortality in Neonates: A Systematic Review and Meta-Analysis

2023· review· en· W4388513752 sur OpenAlexaboutno aff
Felipe Yu Matsushita, Vera Lúcia Jornada Krebs, Werther Brunow de Carvalho

Notice bibliographique

RevueChildren · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisObservational studyInternal medicineRetinopathy of prematurityCohort studyCochrane LibraryAcute kidney injuryPediatricsGestational age

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Lactate is a marker of hypoperfusion in critically ill patients. Whether lactate is useful for identifying and stratifying neonates with a higher risk of adverse outcomes remains unknown. This study aimed to investigate the association between lactate and morbidity and mortality in neonates. METHODS: A meta-analysis was performed to determine the association between blood lactate levels and outcomes in neonates. Ovid MEDLINE, EMBASE, Cochrane Library, and ClinicalTrials.gov were searched from inception to 1 May 2021. A total of 49 observational studies and 14 data accuracy test studies were included. The risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale for observational studies and the QUADAS-2 tool for data accuracy test studies. The primary outcome was mortality, while the secondary outcomes included acute kidney injury, necessity for renal replacement therapy, neurological outcomes, respiratory morbidities, hemodynamic instability, and retinopathy of prematurity. RESULTS: Of the 3184 articles screened, 63 studies fulfilled all eligibility criteria, comprising 46,069 neonates. Higher lactate levels are associated with mortality (standard mean difference, -1.09 [95% CI, -1.46 to -0.73]). Using the estimated sensitivity (0.769) and specificity (0.791) and assuming a prevalence of 15% for adverse outcomes (median of prevalence among studies) in a hypothetical cohort of 10,000 neonates, assessing the lactate level alone would miss 346 (3.46%) cases (false negative) and wrongly diagnose 1776 (17.76%) cases (false positive). CONCLUSIONS: Higher lactate levels are associated with a greater risk of mortality and morbidities in neonates. However, our results do not support the use of lactate as a screening test to identify adverse outcomes in newborns. Research efforts should focus on analyzing serial lactate measurements, rather than a single measurement.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,036
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
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 Opus0,284
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,151 · 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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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