The Relationship of Poor Linear Growth Velocity with Neonatal Illness and Two-Year Neurodevelopment in Preterm Infants
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: 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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 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