Maternal and infant predictors of attendance at Neonatal Follow‐Up programmes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neonatal Follow-Up (NFU) programmes provide health services for families of infants at high risk of developmental problems following difficult or extremely premature birth: yet, up to 30% of families do not attend these programmes with their infants. METHODS: The study objective was to determine maternal and infant factors that predicted attendance at NFU programmes. Utilizing Andersen's Behavioural Model of Health Services Use, a prospective two-phase multi-site descriptive cohort study was conducted in three Canadian Neonatal Intensive Care Units (NICU) that refer to two affiliated NFU programmes. In Phase 1, 357 mothers completed standardized questionnaires that addressed maternal and infant factors, prior to their infants' NICU discharge. In Phase 2, attendance at NFU was followed at three time points over a 12-month period. Factors of interest included predisposing factors (e.g. demographic characteristics and social context); enabling factors (e.g. social support, travel distance, and income); and infant illness severity (i.e. needs factors). Multivariate logistic regression was used to estimate the odds ratio for each independent factor. RESULTS: Mothers parenting alone, experiencing higher levels of worry about maternal alcohol or drug use, or at greater distances from NFU were less likely to attend. Mothers experiencing higher maternal stress at the time of the infant's NICU hospitalization were more likely to attend NFU. No infant factors were predictive of NFU attendance. CONCLUSIONS: Mothers at risk of not attending NFU programmes with their infants require better identification, triage, referral and additional support to promote engagement with NFU programmes and improved quality of life for their high-risk infants.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».