Effect of Multi-Nutrient Milk Fortification on Preterm Neonate Outcomes: A Network Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Optimal feeding regimens for preterm neonates, including the role of multi-nutrient fortification, are unknown, leading to large practice variation in comparing different feeding regimens that include fortification and their impact on outcomes for preterm infants. Methods: Using a network meta-analyses design, two reviewers independently extracted data. A Cochrane CENTRAL, Medline, Embase, and CINAHL search was conducted for all studies published up to 27 June 2023. Randomized clinical trials of feeding regimens for preterm infants that included multi-nutrient fortification were included. Outcomes were mortality, necrotizing enterocolitis (NEC), retinopathy of prematurity (ROP), sepsis, periventricular leukomalacia (PVL), bronchopulmonary dysplasia (BPD), time to full enteral feeds, and the Bayley II MDI developmental score. Results: Fifty-nine studies were included. For mortality, NEC, and time to reach full enteral feeds, the top-ranked treatment class was the mother’s own milk with donor milk and a human-milk-based fortifier. For ROP and BPD, the top-ranked treatment class was mother’s own milk with a phosphorus fortifier. For sepsis, the top-ranked treatment class was mother’s own milk with formula. For PVL, the top-ranked treatment classes were mother’s own milk and mother’s own milk with donor milk and a bovine fortifier in the two disconnected networks. For the Bayley II MDI score, the top-ranked treatment class was mother’s own milk with formula and bovine fortification. Conclusions: Treatment rankings are consistent with the underlying hypothesis that increased mother’s own milk intake appears to be associated with better clinical outcomes. This review provides the first global view of interventions and highlights insufficient high-quality evidence to support or refute one fortification feeding regimen over another.
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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 | 0,020 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,050 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».