The Relationship of Poor Linear Growth Velocity with Neonatal Illness and Two-Year Neurodevelopment in Preterm Infants
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Poor postnatal weight gain in very low birth weight (VLBW) preterm infants has been shown to have a negative effect on neurodevelopment. However, the dose-dependent neurodevelopmental consequences of linear stunting in this population have not previously been assessed. Understanding this relationship is important because organ growth and differentiation are more tightly linked to lean body mass and thus linear growth. OBJECTIVE: To assess the duration and clinical determinants of poor linear growth and its relationship to neurodevelopment in preterm infants. METHODS: Weight, recumbent length and head circumference were recorded at birth, hospital discharge, and at 4, 12 and 24 months corrected age (CA) in 62 VLBW infants. Standardized Z-scores for weight (WZ), length (LZ) and head circumference (HCZ) were calculated and assessed as a function of inpatient clinical factors using linear regression models. Twenty-four-month neurodevelopmental function was analyzed as a function of growth status. RESULTS: Mean LZ was lower than WZ (p = 0.004) at hospital discharge, was related in part to illness severity and remained lower than baseline LZ until 24 months CA. Controlling for WZ and HCZ at each age, lower LZ at 4 and 12 months CA was associated with lower cognitive function scores at 24 months CA (p ≤ 0.03). CONCLUSIONS: Nutritional and non-nutritional factors influenced the degree of pre- and postdischarge linear growth suppression in VLBW infants, which in turn was negatively associated with developmental outcomes at 24 months CA. Since linear growth correlates with brain growth and indexes a number of clinical factors, it is an important biomarker that can be used in VLBW infants to predict long-term developmental outcomes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».