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Enregistrement W4403921726 · doi:10.1111/aogs.15001

Cognitive and academic outcomes of large‐for‐gestational‐age babies born at early term: A systematic review and meta‐analysis

2024· review· en· W4403921726 sur OpenAlexaboutno aff
Xuan Zhao, Alice Poskett, Marie Stracke, Siobhan Quenby, Dieter Wolke

Notice bibliographique

RevueActa Obstetricia Et Gynecologica Scandinavica · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of WarwickUK Research and InnovationGovernment of the United Kingdom
Mots-clésMedicineMeta-analysisTerm (time)Gestational ageCognitionSmall for gestational agePediatricsObstetricsPregnancyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: gestational weeks) in large-for-gestational-age infants may reduce perinatal risks such as shoulder dystocia, but it may also increase the long-term risks of reduced cognitive abilities. This systematic review aimed to evaluate the cognitive and academic outcomes of large-for-gestational-age children born early term vs full term (combined or independent exposures). MATERIAL AND METHODS: The protocol was registered in the PROSPERO database under the registration no. CRD42024528626. Five databases were searched from their inception until March 27, 2024, without language restrictions. Studies reporting childhood cognitive or academic outcomes after early term or large-for-gestational-age births were included. Two reviewers independently screened the selected studies. One reviewer extracted the data, and the other double-checked the data. The risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale. In addition to narrative synthesis, meta-analyses were conducted where possible. RESULTS: Of the 2505 identified articles, no study investigated early-term delivery in large-for-gestational-age babies. Seventy-six studies involving 11 460 016 children investigated the effects of either early-term delivery or large-for-gestational-age. Children born at 37 weeks of gestation (standard mean difference, -0.13; 95% confidence interval, -0.21 to -0.05), but not at 38 weeks (standard mean difference, -0.04; 95% confidence interval, -0.08 to 0.002), had lower cognitive scores than those born at 40 weeks. Large-for-gestational-age children had slightly higher cognitive scores than appropriate-for-gestational-age children (standard mean difference, 0.06; 95% confidence interval, 0.01-0.11). Similar results were obtained using the outcomes of either cognitive impairment or academic performance. CONCLUSIONS: No study has investigated the combined effect of early-term delivery on cognitive scores in large-for-gestational-age babies. Early-term delivery may have a very small detrimental effect on cognitive scores, whereas being large for gestational age may have a very small benefit. However, evidence from randomized controlled trials or observational studies is required.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,023
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,311 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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