Outborns or Inborns: Where Are the Differences? A Comparison Study of Very Preterm Neonatal Intensive Care Unit Infants Cared for in Australia and New Zealand and in Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Very preterm infants born outside tertiary centers are at higher risks of adverse outcomes than inborn infants. Regionalization of perinatal care has been introduced worldwide to improve outcomes. OBJECTIVE: To compare the risk-adjusted outcomes of both inborn and outborn infants cared for in tertiary neonatal intensive care units in Australia and New Zealand and in Canada. METHODS: Deidentified data of infants <32 weeks' gestational age from the 29 Australian and New Zealand Neonatal Network units (ANZNN; n = 9,893) and 26 Canadian Neonatal Network units (CNN; n = 7,133) between 2005 and 2007 were analyzed for predischarge adverse outcomes. RESULTS: ANZNN had lower rates of outborns compared to CNN (13 vs. 19%), particularly of late admissions (>2 days of age; 5.8 vs. 22.2% of outborns) who had high morbidity rates. After adjusting for confounding variables including gestation, ANZNN inborn infants had lower odds of chronic lung disease [CLD; 17.0 vs. 23.3%; adjusted odds ratio (AOR) = 0.70, 95% CI: 0.64-0.77], severe neurological injuries on ultrasound (SNI; 4.1 vs. 6.7%; AOR = 0.62, 95% CI: 0.53-0.73), severe retinopathy (5.6 vs. 7%; AOR = 0.71, 95% CI: 0.59-0.84) and necrotizing enterocolitis (3.5 vs. 5.4%; AOR = 0.67, 95% CI: 0.56-0.79), but no difference in mortality odds. After excluding the late outborn admissions, ANZNN outborns had lower odds of SNI (AOR = 0.43, 95% CI: 0.32-0.58) and CLD (AOR = 0.63, 95% CI: 0.49-0.81) than CNN. CONCLUSIONS: ANZNN inborn and early admitted outborn infants had lower odds of neonatal morbidities than their CNN counterparts. However, compared to ANZNN, the higher CNN rates of outborns and their late admissions are likely related to the differences in regionalization and referral practices, and may explain differences in outcomes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle