Practice Variance, Prevalence, and Economic Burden of Premature Infants Diagnosed With GERD
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the practice variance, prevalence, and economic burden of clinically diagnosed gastroesophageal reflux disease (GERD) in preterm infants. METHODS: Applying a retrospective cohort study design, we analyzed data from 18 567 preterm infants of 22 to 36 weeks' gestation and >400 g birth weight from the NICUs of 33 freestanding children's hospitals in the United States. GERD prevalence, comorbidities, and demographic factors were examined for their association with average length of stay (LOS) and hospitalization cost. RESULTS: Overall, 10.3% of infants received a diagnosis of GERD (95% confidence interval [CI]: 9.8-10.7). There was a 13-fold variation in GERD rates across hospitals (P < .001). GERD diagnosis was significantly (P < .05) associated with bronchopulmonary dysplasia and necrotizing enterocolitis, as well as congenital anomalies and decreased birth weight. GERD diagnosis was associated with $70 489 (95% CI: 62 184-78 794) additional costs per discharge and 29.9 additional days in LOS (95% CI: 27.3-32.5). CONCLUSIONS: One in 10 of these premature NICU infants were diagnosed with GERD, which is associated with substantially increased LOS and elevated costs. Better diagnostic and management strategies are needed to evaluate reflux-type symptoms in this vulnerable NICU population.
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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 | 0,003 | 0,026 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».