Prediction of survival without morbidity for infants born at under 33 weeks gestational age: a user-friendly graphical tool
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop models and a graphical tool for predicting survival to discharge without major morbidity for infants with a gestational age (GA) at birth of 22-32 weeks using infant information at birth. DESIGN: Retrospective cohort study. SETTING: Canadian Neonatal Network data for 2003-2008 were utilised. PATIENTS: Neonates born between 22 and 32 weeks gestation admitted to neonatal intensive care units in Canada. MAIN OUTCOME MEASURE: Survival to discharge without major morbidity defined as survival without severe neurological injury (intraventricular haemorrhage grade 3 or 4 or periventricular leukomalacia), severe retinopathy (stage 3 or higher), necrotising enterocolitis (stage 2 or 3) or chronic lung disease. RESULTS: Of the 17 148 neonates who met the eligibility criteria, 65% survived without major morbidity. Sex and GA at birth were significant predictors. Birth weight (BW) had a significant but non-linear effect on survival without major morbidity. Although maternal information characteristics such as steroid use, improved the prediction of survival without major morbidity, sex, GA at birth and BW for GA predicted survival without major morbidity almost as accurately (area under the curve: 0.84). The graphical tool based on the models showed how the GA and BW for GA interact, to enable prediction of outcomes especially for small and large for GA infants. CONCLUSION: This graphical tool provides an improved and easily interpretable method to predict survival without major morbidity for very preterm infants at the time of birth. These curves are especially useful for small and large for GA infants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».