Neurodevelopmental Outcome of Extremely Low Birth Weight Infants from the Vermont Oxford Network: 1998–2003
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
BACKGROUND: Physicians and parents face significant uncertainties when making care decisions for extremely low birth weight (ELBW) infants. Many published estimates of death and developmental outcome are from well-funded university programs and may not reflect outcomes of infants from a variety of settings. The best estimates of the probabilities of death and severe disability combine local experience and published data. OBJECTIVE: To describe the neurodevelopmental outcome of ELBW infants from centers of the ELBW Infant Follow-Up Group of the Vermont Oxford Network (VON) and to identify characteristics associated with severe disability. METHODS: Predefined measures of living situation, health and developmental outcome were collected at 18-24 months' corrected age for infants born from July 1, 1998 to December 31, 2003 with birth weights of 401-1,000 g at 33 North American VON centers. Logistic regression was used to identify characteristics associated with severe disability. RESULTS: 6,198 ELBW infants were born and survived until hospital discharge; by the time of follow-up, 88 infants (1.4%) had died. Of the remaining 6,110 infants, 3,567 (58.4%) were evaluated. Severe disability occurred in 34% of the assessed infants. Multivariate logistic regression suggested cystic periventricular leukomalacia, congenital malformation and severe intraventricular hemorrhage were the characteristics most highly associated with severe disability. There were marked variations among the follow-up clinics in the attrition rate. CONCLUSION: ELBW infants completing evaluation were at a high risk for severe disability. There are considerable differences among participating centers in attrition at follow-up. Further resources will be needed to study the effect of follow-up care for this group of infants.
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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) | 0,001 | 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