P.048 Prevalence, type and risk factors of intracranial hemorrhage in term neonates: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Intracranial hemorrhage (ICH) in newborns poses a significant challenge to wellbeing and development. In preterm neonates, germinal matrix hemorrhage is most common. In term neonates, prevalence and type of ICH has not been well elucidated. This systematic review aims to assess prevalence, type, and risk factors of ICH in term neonates. Methods: A systematic review was conducted. Inclusion criteria was ICH in neonates born at 37+ weeks gestation. Exclusion criteria was one type of ICH, one risk factor, sample size <20, text not in English, full text not accessible. Eligible studies were evaluated by two authors, data was extracted and analyzed using a predesigned template and MetaXL. Results: A total of 1226 records were initially identified and 20 studies were included in the final analysis. The overall prevalence of ICH was 9.3%. This was subdivided into an asymptomatic subgroup (5.8%) and symptomatic subgroup (29.3%). Analysis showed CT detected ICH most commonly. Extra-axial hemorrhage was most commonly detected (~30%), with subdural more common than extradural hemorrhages. The odds of having an ICH was significantly higher with instrumental delivery (3.75%). Conclusions: This shows that prevalence of ICH is relatively high in symptomatic children. Measured prevalence varies according to the type of modality used for screening.
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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 | 0,008 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».