Outcome comparison of very preterm infants cared for in the neonatal intensive care units in <scp>A</scp>ustralia and <scp>N</scp>ew <scp>Z</scp>ealand and in <scp>C</scp>anada
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To compare risk-adjusted neonatal intensive care unit outcomes between regions of similar population demography and health-care systems in Australia-New Zealand and Canada to generate meaningful hypothesis for outcome improvements. METHODS: Retrospective study of data from preterm infants (<32 weeks gestational age) cared for in 29 ANZNN (Australian and New Zealand Neonatal Network) and 26 Canadian Neonatal Network (CNN) intensive care unit admitted between 2005 and 2007. Moribund infants or those with major congenital malformation were excluded. RESULTS: The 9995 ANZNN infants had a higher gestational age (29 vs. 28 weeks, P < 0.0001), lower rate of outborn status (13.2% vs. 19.1%, P < 0.0001) and Apgar score <7 at 5 min (14.8% vs. 21.6%, P < 0.0001) than their 7141 CNN counterparts. After adjustment, ANZNN and CNN infants had a similar likelihood of survival (adjusted odds ratio (AOR) 1.01 (0.88, 1.16)), but ANZNN infants were at lower risk of severe retinopathy (AOR 0.71 (0.61, 0.83)), severe ultrasound neurological injury (AOR 0.68 (0.59, 0.78)), necrotising enterocolitis (AOR 0.65 (0.56, 0.76)), chronic lung disease (AOR 0.67 (0.62, 0.73)) and late-onset sepsis (AOR 0.83 (0.76, 0.91)). ANZNN infants were at a higher risk of pulmonary air leak (AOR 1.20 (1.01, 1.42)), early-onset sepsis (AOR 1.33 (1.02, 1.74)). More ANZNN infants received any respiratory support (AOR 1.27 (1.14, 1.41)) and continuous positive airway pressure as sole respiratory support (AOR 2.50 (2.27, 2.70)). CONCLUSIONS: Despite similarities in settings, ANZNN infants fared better in most measures. Outcome disparities may be related to differences in tertiary service provision, referral and clinical practices.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».