Study of the costs and morbidities of late-preterm birth
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare late-preterm infants (33-36 weeks) with term infants (≥37 weeks) on incidence of morbidities in the first 3 years of life and healthcare costs during the first 2 years of life and third year of life. METHODS: Administrative health records of live infants born between January 1, 1997, and December 31, 2000 with 3 years follow-up data (N=35733) were linked. First, diagnoses of morbidities were compared between late-preterm and term infants using Cox's proportional hazards models. Healthcare costs expressed as mean total costs and cost ratios, accrued following initial hospital discharge after birth, were also examined. RESULTS: The three most common reasons for hospitalisation in late-preterm and term infants were acute bronchitis, otitis media and pneumonia. The most frequent reasons for physician visits included acute upper respiratory infections, otitis media and bronchiolitis. The highest HR were detected for chronic bronchitis 1.64 (1.13-2.39), hearing loss 1.56 (1.14-2.15) and bacterial diseases 1.28 (1.09-1.49). The mean total cost for late-preterm infants during the first 2 years of life was $2568 CAD compared with $1285 CAD for term infants, cost ratio =1.99 (95% CI 1.90 to 2.09). In the third year of life, the cost ratio reduced to 1.46 (95% CI 1.39 to 1.54). CONCLUSIONS: Late-preterm infants are at higher risk of specific morbidities compared with term infants. Their mean total costs fall from almost double that of term infants during the first 2 years of life, to just 46% greater in the third year of life.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».