Neonatal hyperbilirubinemia and Rhesus disease of the newborn: incidence and impairment estimates for 2010 at regional and global levels
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rhesus (Rh) disease and extreme hyperbilirubinemia (EHB) result in neonatal mortality and long-term neurodevelopmental impairment, yet there are no estimates of their burden. METHODS: Systematic reviews and meta-analyses were undertaken of national prevalence, mortality, and kernicterus due to Rh disease and EHB. We applied a compartmental model to estimate neonatal survivors and impairment cases for 2010. RESULTS: Twenty-four million (18% of 134 million live births ≥ 32 wk gestational age from 184 countries; uncertainty range: 23-26 million) were at risk for neonatal hyperbilirubinemia-related adverse outcomes. Of these, 480,700 (0.36%) had either Rh disease (373,300; uncertainty range: 271,800-477,500) or developed EHB from other causes (107,400; uncertainty range: 57,000-131,000), with a 24% risk for death (114,100; uncertainty range: 59,700-172,000), 13% for kernicterus (75,400), and 11% for stillbirths. Three-quarters of mortality occurred in sub-Saharan Africa and South Asia. Kernicterus with Rh disease ranged from 38, 28, 28, and 25/100,000 live births for Eastern Europe/Central Asian, sub-Saharan African, South Asian, and Latin American regions, respectively. More than 83% of survivors with kernicterus had one or more impairments. CONCLUSION: Failure to prevent Rh sensitization and manage neonatal hyperbilirubinemia results in 114,100 avoidable neonatal deaths and many children grow up with disabilities. Proven solutions remain underused, especially in low-income countries.
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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 | 0,013 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».