Neonatal Hypoglycemia and Long-Term Pediatric Neurodevelopmental Outcomes: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Neonatal hypoglycemia is a common metabolic disturbance with potentially significant implications for neurodevelopment, yet the long-term consequences are not completely understood. This systematic review synthesises evidence from 13 studies to evaluate the association between neonatal hypoglycemia and neurodevelopmental outcomes in children, examining the roles of severity, timing, and clinical management. A comprehensive search across PubMed, Embase, Scopus, and Web of Science yielded 260 records, with 13 studies meeting inclusion criteria after rigorous screening. Methodological quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS), revealing that seven studies had a low risk of bias, while six demonstrated a moderate risk. Findings indicate that severe hypoglycemia, particularly when early-onset or recurrent, is consistently associated with adverse outcomes, including motor dysfunction, cognitive delays, and executive function impairments. In contrast, milder hypoglycemia showed no consistent association with neurodevelopmental deficits when promptly treated. Heterogeneity in definitions and assessment methods across studies underscores the need for standardised criteria. The review highlights the importance of vigilant monitoring and targeted intervention for high-risk infants while suggesting that aggressive management of transient hypoglycemia may be unnecessary. Future research should prioritise longitudinal designs, consensus definitions, and exploration of protective factors to refine clinical guidelines and optimise neurodevelopmental outcomes.
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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 | 0,005 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».