Maternal and Neonatal Factors Influencing Preterm Birth and Low Birth Weight in Oman: A Hospital Based Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Preterm births (PTB) and low birth weight (LBW) - the two distinct adverse pregnancy outcomes - are the major determinants of perinatal survival and development. The purpose of this study was to determine the incidence of LBW and PTB and identify the maternal and neonatal risk factors influencing them. Methods: Data for the study come from a cross-sectional retrospective study conducted at the maternity ward of Sultan Qaboos University Hospital (SQUH) in Oman during the period between November 2011 and February 2012. Data on 534 singleton live births that occurred during the study period were extracted from hospital record. Descriptive statistics, bivariate analysis and multivariate logistic regression model were used for data analysis. Results: The incidence of PTB and LBW were observed to be 9.7% and 13.7% respectively. Half (51.8%) of the LBW babies were PTB and 48.2% of the LBW babies were of term births. Differences and similarities were noted for the risk profile for PTB and LBW. Risk factors specific to PTB were maternal age, previous pregnancy loss, and infant’s length, while birth interval, maternal weight and BMI during pregnancy, and gestational age were the risk factors unique to LBW. ANC visit, infant’s gender, Apgar score, and head circumference of infants were the common significant risk factors influencing both LBW and PTB. Conclusions: The incidence of PTB and LBW are moderately high in Oman. They are associated with different risk factors. A greater understanding and modification of identified risk factors would help reduce the incidence of PTB and LBW in Oman.
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.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».