Sepsis neonatal dan faktor terkait pada bayi baru lahir : tinjauan sistematis dan meta-analisis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Neonatal sepsis remains a major cause of morbidity and mortality. Several studies have identified risk factors for neonatal sepsis, but these factors are limited to certain geographic regions and tend to show variable results between studies. Therefore, the purpose of this systematic review and meta-analysis was to determine the factors that contribute to the occurrence of neonatal sepsis in neonates. Methods: This meta-analysis used the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA). A literature search was conducted using keywords through databases such as PubMed, Cochrane, ScienceDirect, and Cochrane. The study quality and bias assessment of included observational studies used the Newcastle-Ottawa quality assessment scale (NOS). The outcomes for risk factors for neonatal sepsis included: birth weight <2.5 kg, low APGAR score in the first minute, not crying after birth, delayed breastfeeding, urinary tract infection, and prolonged rupture of the membrane (PROM). RevMan 5.4 software was used for statistical analysis. Results: Literature search obtained 18 relevant full papers used in this meta-analysis study. The majority of studies used a case-control design with a total sample size of 6185 neonate samples. Factors associated with the occurrence of neonatal sepsis were birth weight <2.5 kg (OR: 1.91; 95 CI: 1.51-2.57; P <0.00001), low APGAR score in the first minute (OR: 3.09; 95 CI: 2.35-4.06; P <0.00001), late breastfeeding (OR: 3.41; 95 CI: 2.17-5.34; P <0.00001), urinary tract infection (OR: 4.04; 95 CI: 2.30-7.11; P <0.00001), and prolonged rupture of the membrane (PROM) (OR: 4.04; 95 CI: 2.30-7.11; P <0.00001). There was no association found between not crying after birth and neonatal sepsis (OR: 2.44; 95 CI: 0.74-8.05; P < 0.14). Conclusion: There was a significant association between birth weight <2.5 kg, low APGAR score in the first minute, delayed breastfeeding, urinary tract infection, and prolonged rupture of the membrane (PROM) with the occurrence of neonatal sepsis. Pendahuluan: Sepsis neonatal dilaporkan menjadi penyebab utama morbiditas dan mortalitas. Beberapa penelitian telah mengidentifikasi faktor risiko sepsis neonatal, tetapi faktor-faktor tersebut terbatas pada wilayah geografis tertentu dan cenderung menunjukkan hasil yang bervariasi antar studi. Oleh karena itu, tujuan tinjauan sistematis dan meta-analisis ini adalah menentukan faktor-faktor yang berkontribusi terhadap terjadinya sepsis neonatal pada neonatus. Metode: Meta-analisis ini menggunakan Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA). Pencarian literatur dilakukan menggunakan kata kunci melalui database seperti PubMed, Cochrane, ScienceDirect, dan Cochrane. Kualitas studi dan penilaian bias dari studi observasional yang disertakan menggunakan Newcastle-Ottawa quality assessment scale (NOS). Adapun outcome untuk faktor risiko sepsis neonatal, meliputi: berat badan < 2,5 kg, low APGAR score pada menit pertama, tidak menangis setelah lahir, breastfeeding yang terlambat, infeksi saluran kemih, dan prolonged rupture of the membrane (PROM). Perangkat lunak RevMan 5.4 digunakan untuk analisis statistik. Hasil: Penelusuran literatur memperoleh 18 full paper lengkap yang relevan digunakan pada studi meta-analisis ini. Mayoritas studi menggunakan desain case-control dengan jumlah total sampel adalah 6185 sampel neonatus. Faktor yang berhubungan dengan timbulnya sepsis neonatal adalah berat badan < 2,5 kg (OR: 1.91; 95 CI: 1.51-2.57; P < 0.00001), low APGAR score pada menit pertama (OR: 3.09; 95 CI: 2.35-4.06; P < 0.00001), breastfeeding yang terlambat (OR: 3.41; 95 CI: 2.17-5.34; P < 0.00001), infeksi saluran kemih (OR: 4.04; 95 CI: 2.30-7.11; P < 0.00001), dan prolonged rupture of the membrane (PROM) (OR: 4.04; 95 CI: 2.30-7.11; P < 0.00001). Tidak ditemukan adanya hubungan antara tidak menangis setelah lahir dengan sepsis neonatal (OR: 2,44; 95 CI: 0.74-8.05; P < 0.14). Kesimpulan: Adanya hubungan yang bermakna antara berat badan < 2,5 kg, low APGAR score pada menit pertama, breastfeeding yang terlambat, infeksi saluran kemih, dan prolonged rupture of the membrane (PROM) dengan timbulnya sepsis neonatal.
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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 | 0,030 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,037 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».