Severity of hypoxic ischemic encephalopathy and heart rate variability in neonates: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Several studies have investigated heart rate variability (HRV) as a biomarker for acute brain injury in hypoxic ischemic encephalopathy (HIE). However, the current evidence is heterogeneous and needs further reviewing to direct future studies. We aimed to systematically review whether HIE severity is associated with HRV. Methods This systematic review was conducted according to the preferred reporting items for systematic review and meta analyses (PRISMA). We included studies comparing neonates with severe or moderate HIE with neonates with mild or no HIE with respect to different HRV measures within 7Â days of birth. Article selection and quality assessment was independently performed by two reviewers. Risk of bias and strength of evidence was evaluated by the Newcastle-Ottawa scale (NOS) and the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE). Results We screened 1187 studies. From these, four observational studies with 248 neonates were included. For all HRV measures, the strength of evidence was very low. Neonates with severe or moderate HIE showed a reduction in most HRV measures compared to neonates with mild or no HIE with a greater reduction in those with severe HIE. Conclusions Moderate and severe HIE was associated with a reduction in most HRV measures. Accordingly, HRV is a potential biomarker for HIE severity during the first week of life. However, the uncertainty calls for more studies.
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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 | 0,011 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».