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Enregistrement W4389775437 · doi:10.1097/md.0000000000036557

A meta-analysis of adverse effects of retinopathy of prematurity on neurodevelopment in preterm infants

2023· review· en· W4389775437 sur OpenAlexaboutno aff
Lan Fang, Chan Wang, Yang Yanzhang, Jiajia Feng, Fengqin Chen

Notice bibliographique

RevueMedicine · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinopathy of Prematurity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRetinopathy of prematurityMeta-analysisAdverse effectPediatricsGestational agePregnancyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Retinopathy of prematurity (ROP) increases with the survival of late preterm infants, but its relationship with neurodevelopmental outcomes in preterm infants remains controversial. To investigate the relationship between ROP and its severity and adverse neurodevelopmental outcomes in preterm infants. METHODS: We conducted a meta-analysis. All relevant literature before November 2022 were retrieved from PubMed, Embase, Cochrane Library Web of Science, CNKI, CBM, Wan fang Data, and VIP Database. According to the inclusion criteria and exclusion criteria, eligible literature were included to conduct clinical trial quality assessment, and the Newcastle-Ottawa scale was used to evaluate the quality of evidence. Meta-analysis was performed using RevMan5.3. Data extraction, quality assessment, and meta-analysis were performed independently by 2 people. Mean difference or standardized mean difference of motor, language and cognitive scores (Bayley III or Bayley II) were used as effect sizes for continuous data analysis, all of which were represented by 95% CI. For heterogeneity (I2 ≥ 50% or P < .10), a random effects model was used, otherwise a fixed effects model was used. RESULTS: A total of 6 literature were included. The results of the ROP group for motor (comprehensive motor, proportional motor, and fine motor), language and cognitive scores were -5.57 (95%CI, -1.43 to 0.04), -0.95 (95%CI, 1.4-0.50), -1.34 (95% CI, 1.77-0.92), -1.75 (95% CI, 2.26-1.24) and -5.56 (95% CI, 9.56-1.57). Additionally, the results of severe ROP group for motor (comprehensive motor, proportional motor, fine motor), language and cognitive scores were -8.32 (95%CI, -8.91 to 7.74), -1.10 (95%CI, -1.83 to -0.36), -1.08 (95%CI, -1.75 to -0.41), -7.03 (95%CI, -7.71 to 6.35), and -7.96 (95%CI, -8.5 to -7.42). CONCLUSIONS: The Bayley Scale scores of the ROP group were lower than those of the not ROP group, and the scores of the severe ROP were significantly lower than those of the not severe ROP group. These findings suggest that ROP can indeed delay motor, language and cognitive, especially in severe cases.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
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 enseignants0,551
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,162
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,225 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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