Incidence and risk factors of neonatal hypothermia: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Hypothermia poses a threat to the health and lives of newborns. Therefore, it is essential to identify the factors that influence neonatal hypothermia and provide targeted intervention suggestions for clinical practice to reduce its occurrence. METHODS: We conducted a literature search to identify factors influencing neonatal hypothermia and performed a meta-analysis to determine the prevalence of neonatal hypothermia and its associated factors. The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was used to assess the quality of cohort and case-control studies, while the Agency for Healthcare Research and Quality (AHRQ) was used to evaluate the quality of cross-sectional studies. RESULTS: Eighteen studies involving 44 532 newborns from 13 countries were included. The incidence of neonatal hypothermia was 52.5% (95% CI: 0.37, 0.68). Factors such as no skin-to-skin contact, prematurity, low birth weight, delayed breastfeeding, asphyxiation and resuscitation after birth, low APGAR score, not wearing a cap, and caesarean section were found to affect neonatal hypothermia. CONCLUSION: Multiple factors influence neonatal hypothermia, and clinicians can utilise these factors to develop targeted intervention measures to prevent and reduce the incidence of neonatal hypothermia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,024 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».