Impact of Late Preterm and Early Term Infants on Canadian Neonatal Intensive Care Units
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the short-term morbidities, mortality, and use of neonatal intensive care unit (NICU) resources for late preterm, early term, and term infants. STUDY DESIGN: Infants born between 34 and 40 weeks of gestation and admitted to a Canadian NICU in 2010 were designated late preterm (340/7 to 366/7 weeks), early term (370/7 to 386/7 weeks), or term (390/7 to 406/7 weeks). Mortality, short-term morbidities, and resource utilization were compared between the three groups using chi-square tests and analysis of variance. RESULTS: Among 6,636 included infants, 44.2% (n = 2,935) were late preterm, 26.2% (n = 1,737) early term, and 29.6% (n = 1,964) term. Term infants were more likely to require resuscitation at birth and had lower Apgar scores than late preterm and early term infants (p < 0.001). Length of stay and need for respiratory support decreased with increasing gestational age; however, the proportion of hospital days that intensive care was required increased. CONCLUSION: The greatest impact of late preterm infants is on NICU bed occupancy, whereas for term infants it is on intensity of care. Early term infants experience greater rates of some complications than term, demonstrating that risk persists for these infants. These findings have important implications for NICU resource planning and practice.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».