Predictive value of platelet parameters for bronchopulmonary dysplasia in preterm infants: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To systematically evaluate the predictive value of platelet (PLT) parameters for bronchopulmonary dysplasia (BPD) in preterm infants. METHODS: PubMed, Embase, Cochrane Library, and Web of Science databases were searched for studies on PLT parameters predicting BPD in preterm infants from inception to December 2023. The Newcastle-Ottawa Scale was adopted to judge the article's quality. RevMan 5.4 was utilized for Meta-analysis, and Stata/SE 15.1 was applied for sensitivity analysis and Egger regression test. RESULTS: Ten studies were included, including 1637 preterm infants, of which 540 were diagnosed with BPD. Meta-analysis showed that PLTs (SMD = -0.98, 95% CI [-1.57, -0.38], P = .001), mean platelet volume (MPV) (SMD = 0.67, 95% CI [0.19, 1.15], P = .006), and PMI (SMD = -0.47, 95% CI [-0.65, -0.28], P < .00001) could assist in predicting BPD in preterm infants. Subgroup analyses showed that PLT parameters 3 days after birth had better predictive performance for BPD in preterm infants. Sensitivity analysis implied no significant change in the results after excluding the studies 1 by 1, suggesting robust results of meta-analysis. There was a significant publication bias in the enrolled studies (P < .001). CONCLUSION: PLT, MPV, and PMI have a predictive value for BPD in preterm infants.
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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 | 0,014 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».