386 A Count of three Neonatal Morbidities may Substitute for Long-Term Neurodevelopmental follow-up in very Low Birth Weight (VLBW) Infants
Notice bibliographique
Résumé
Background In very preterm infants who survive to a postmenstrual age (PMA) of 36 weeks, a count of BPD, brain injury and severe ROP predicts the risk of a later death or neurosensory impairment at 18 months (JAMA 2003; 289:1124). Objective To validate this count of 3 neonatal morbidities as a predictor of poor long-term outcome in VLBW infants who participated in the CAP Trial. Methods Five-year follow-up of 1514 CAP trial participants who survived to a PMA of 36 weeks. Poor outcome was a late death or survival with one or more disabilities. Results The incidences of BPD, brain injury and severe ROP were 40%, 13%, and 6.0%, respectively. Each morbidity was similarly and independently correlated with a poor 5-year outcome. Table 1 shows the risks of a poor long-term outcome with none, any 1, any 2, and all 3 neonatal morbidities. Conclusions In VLBW infants who survive to a PMA of 36 weeks, a count of BPD, brain injury and severe ROP predicts the risk of a later death or survival with disability at age 5 years. This morbidity count may substitute for long-term outcome assessments in very preterm infants whose families do not comply with neurodevelopmental follow up.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».