Pneumothorax in neonates: Trends, predictors and outcomes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine rates, trends, predictive risk factors, and outcomes associated with pneumothorax in neonates. STUDY DESIGN: Retrospective analyses were used to estimate rates and assess trends in pneumothorax among early preterm (GA <32 weeks), moderate-late preterm (GA 32-36), and term (GA ≥37 weeks) neonates admitted to neonatal intensive care units (NICUs) participating in the Canadian Neonatal Network™ from 2005 to 2011. For each GA group, multivariable logistic regression models were derived to predict pneumothorax using risk factors with known clinical relevance. Additional logistic regression analyses assessed associations between pneumothorax and mortality, bronchopulmonary dysplasia, and intraventricular hemorrhage. RESULTS: The study included 71,237 neonates; of them 16,985 (24%) early preterm, 27,709 (39%) moderate-late preterm, and 26,543 (37%) term neonates. The overall rate of pneumothorax by GA was bimodal with estimates of 4.0%, 2.6%, and 6.7% respectively. No significant temporal trends were detected. Risk factors for pneumothorax included: a) for the overall lpopulation- Score for Neonatal Acute Physiology, version II >20, surfactant use, and respiratory distress syndrome; b) for early preterm infants-chorioamnionitis; c) for moderate-late preterm infants-higher birth weight, male sex, rupture of membranes >24 hours, and outborn status; and d) for term infants- male sex, outborn status, and meconium aspiration in term neonates. In early preterm neonates, pneumothorax was associated with mortality, bronchopulmonary dysplasia, severe intraventricular hemorrhage, and prolonged NICU stay. CONCLUSIONS: Pneumothorax rates were higher among term and early preterm neonates admitted to the NICU. Predictors of pneumothorax varied between GA groups. Pneumothorax-associated mortality and morbidity were significantly greater in early preterm infants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».