Variations in mortality rates among Canadian neonatal intensive care units.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most previous reports of variations in mortality rates for infants admitted to neonatal intensive care units (NICUs) have involved small groups of subpopulations, such as infants with very low birth weight. Our aim was to examine the incidence and causes of death and the risk-adjusted variation in mortality rates for a large group of infants of all birth weights admitted to Canadian NICUs. METHODS: We examined the deaths that occurred among all 19 265 infants admitted to 17 tertiary-level Canadian NICUs from January 1996 to October 1997. We used multivariate analysis to examine the risk factors associated with death and the variations in mortality rates, adjusting for risks in the baseline population, severity of illness on admission and whether the infant was outborn (born at a different hospital from the one where the NICU was located). RESULTS: The overall mortality rate was 4% (795 infants died). Forty percent of the deaths (n = 318) occurred within 2 days of NICU admission, 50% (n = 397) within 3 days and 75% (n = 596) within 12 days. The major conditions associated with death were gestational age less than 24 weeks (59 deaths [7%]), gestational age 24-28 weeks (325 deaths [41%]), outborn status (340 deaths [42%]), congenital anomalies (270 deaths [34%]), surgery (141 deaths [18%]), infection (108 deaths 114%]), hypoxic-ischemic encephalopathy (128 deaths [16%]) and small for gestational age (i.e., less than the third percentile) (77 deaths [10%]). There was significant variation in the risk-adjusted mortality rates (range 1.6% to 5.5%) among the 17 NICUs. INTERPRETATION: Most NICU deaths occurred within the first few days after admission. Preterm birth, outborn status and congenital anomalies were the conditions most frequently associated with death in the NICU. The significant variation in risk-adjusted mortality rates emphasizes the importance of risk adjustment for valid comparison of NICU outcomes.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».