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Enregistrement W63702416 · doi:10.3233/npm-1262612

Impact of nonnutritive oral motor stimulation and infant massage therapy on oral feeding skills of preterm infants

2012· article· en· W63702416 sur OpenAlexaff
Chantal Lau, Sandra Fucile, Erika G. Gisel

Notice bibliographique

RevueJournal of Neonatal-Perinatal Medicine · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChild Nutrition and Feeding Issues
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institutes of Health
Mots-clésMassageMedicineStimulationMotor skillPacifierPsychologyPediatricsBreastfeedingInternal medicineAlternative medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have shown that the provision of a nonnutritive oral motor therapy (NNOMT) or infant massage therapy (iMT) provided singly and in combination vs. no intervention shortens the number of days from start to independent oral feeding in very low birth weight infants. This study hypothesizes that infants who benefited from NNOMT and/or iMT will demonstrate enhanced maturation of their oral feeding skills (OFS) when compared to control counterparts. OFS levels were monitored using a recently developed scale that takes into account their nutritive sucking skills and endurance at time of assessment. It is a simple method that requires only the additional reading of the volume taken 5 minutes into the start of a feeding and information routinely recorded in patients' medical chart. Four OFS levels were identified, characterized by infant's proficiency (% volume taken during the first 5 min/volume prescribed) and rate of transfer monitored over the entire feeding session (ml/min); OFS level 1 being the most immature and 4 the most mature. In parallel with the benefits provided by NNOMT and/or iMT, we demonstrate the direct positive impact these interventions have on accelerating the maturation of infants' oral feeding skills.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,318 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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