Early prediction of hyperbilirubinemia by neonatal hour-specific bilirubin nomogram
Notice bibliographique
Résumé
Objective To design the hour-specific bilirubin nomogram of healthy term and near-term newborns and assess its predictive ability to screen risks of sequent hyperbilirubinemia.Methods Transcutaneous bilirubin(TCB) was measured for healthy infants(gestational age≥35 weeks and birth weight≥2 000 g) from birth to 7 days.Infants whose TCB≥250 μmol·L-1 were detected for bilirubin with microdetermination.We designed the hour-specific bilirubin nomogram with these data.Newborns were divided into 4 groups based on the predischarge bilirubin zone(≤40th,-75th,-95th,and 95th percentile defined as low,low-intermediate,high-intermediate and high risk zones on the hour-specific bilirubin nomogram) to predict subsequent hyperbilirubinemia.Results Four thousand and four hundred sixty-two infants with 27 271 hour-specific bilirubin data were enrolled into the study.Before discharge,total serum bilirubin(TSB) values of 5.2%(233/4 462) infants were in the high-risk zone;of them,48.9%(114/233) remained in that zone [likelihood ratio(LR) 9.5,sensitivity 26.7%;specificity 97.1%,probability 48.9%] post discharge.Before discharge,TSB values of 23.2%(1 034/4 462) infants were in the high-risk and intermediate-risk zone(sensitivity 78.9%,specificity 82.5%).The predischarge TSB values in 41.3%(1 845/4 462) infants were in the low-risk zone and there was no measurable risk for hyperbilirubinemia(LR 0,sensitivity 100%,specificity 45.5%,probability 0).The receiver operating characteristic(ROC) curves were drawn to assess the predictive abilities of the predischarge bilirubin level and prediction model that was combined with gestational age.The areas under the ROC curves were 0.870 and 0.908,respectively.Conclusions The study showed good predictivity of hour-specific TSB to the risk of hyperbilirubinemia of newborns.Gestational age improved prediction of subsequent hyperbilirubinemia compared with early TSB levels alone.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».