Predicting treatment for neonatal abstinence syndrome in infants born to women maintained on opioid agonist medication
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To identify factors that predict the expression of neonatal abstinence syndrome (NAS) in infants exposed to methadone or buprenorphine in utero. DESIGN AND SETTING: Multi-site randomized clinical trial in which infants were observed for a minimum of 10 days following birth, and assessed for NAS symptoms by trained raters. PARTICIPANTS: A total of 131 infants born to opioid dependent mothers, 129 of whom were available for NAS assessment. MEASUREMENTS: Generalized linear modeling was performed using maternal and infant characteristics to predict: peak NAS score prior to treatment, whether an infant required NAS treatment, length of NAS treatment and total dose of morphine required for treatment of NAS symptoms. FINDINGS: Of the sample, 53% (68 infants) required treatment for NAS. Lower maternal weight at delivery, later estimated gestational age (EGA), maternal use of selective serotonin re-uptake inhibitors (SSRIs), vaginal delivery and higher infant birthweight predicted higher peak NAS scores. Higher infant birthweight and greater maternal nicotine use at delivery predicted receipt of NAS treatment for infants. Maternal use of SSRIs, higher nicotine use and fewer days of study medication received also predicted total dose of medication required to treat NAS symptoms. No variables predicted length of treatment for NAS. CONCLUSIONS: Maternal weight at delivery, estimated gestational age, infant birthweight, delivery type, maternal nicotine use and days of maternal study medication received and the use of psychotropic medications in pregnancy may play a role in the expression of neonatal abstinence syndrome severity in infants exposed to either methadone or buprenorphine.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle