The prevalence, complications, and risk factors for infantile hemangioma: a systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
The epidemiological landscape of infantile hemangioma (IH) has been extensively explored through diverse data sources; however, a scarcity of systematically pooled and quantified evidence from comprehensive global studies persists. In this meta-analysis, we systematically review available literature to elucidate the prevalence, distribution of lesions, complications, and risk factors associated with IH. A meticulous search encompassing the Cochrane Library, PubMed, Embase, and Web of Science identified 3206 records, of which 55 studies met the inclusion criteria. We found that the overall prevalence of IH is 2.8% [95% confidence interval (CI): 1.5-4.4%] (31,274,396 infants), and IH was located more frequently in the head and neck with a prevalence of 47.4% (95% CI: 39.5-55.4%). The overall prevalence of complications of IH is 24.3% (95% CI: 18.6-30.5%), ulceration is 16.0% (95% CI: 10.4-21.2%), bleeding is 5.6% (95% CI: 3.3-8.5%), visual impairment is 5.6% (95% CI: 3.0-8.9%), infection is 2.8% (95% CI: 1.5-4.8%), subglottic obstruction is 1.5% (95% CI: 0.5-3.0%), respectively. Through 27 studies, we have evaluated 35 factors encompassing perinatal factors, socioeconomic factors, maternal complications, drug factors, and antepartum procedures, and identified 18 risk factors that increase the prevalence of IH. These findings can greatly assist clinicians and family members in effectively evaluating the risk of IH, and determining whether pregnant women should undergo intensified monitoring or preventive measures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».