Incidence of Retinopathy of Prematurity and Risk Factors Among Premature Infants at a Neonatal Intensive Care Unit in Canada
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To study the incidence of retinopathy of prematurity (ROP) in a neonatal intensive care unit and obtain information on risk factors associated with ROP. METHODS: Four hundred twenty-three infants were screened for ROP between July 2006 and July 2010. Demographic information, clinical data, and risk factors were reviewed. RESULTS: The incidence was 40.4% (171 infants) for ROP, 9.2% (39 infants) for severe ROP, and 5.67% (24 infants) for laser treatment. Mean gestational age and birth weight were significantly lower among infants with ROP versus those without ROP (26 ± 0.13 vs 28.55 ± 0.12 weeks, P < .0001 and 840.5 ±17.49 vs 1,190.24 ± 20.20 g, P < .0001, respectively). Birth weight (P < .001), gestational age (P < .001), mechanical ventilation therapy (P = .039), and necrotizing enterocolitis (P = .019) were independent risk factors for ROP. CONCLUSION: Gestational age and birth weight were the most significant risk factors for developing ROP. The study population had an elevated percentage of infants with birth weight less than 1,000 g (extremely low birth weight), yet there was no corresponding increase in severe ROP incidence and treatment when compared to other studies.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».