Necrotizing enterocolitis in low birth weight infants in China: Mortality risk factors expressed by birth weight categories
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We retrospectively investigated incidence, morbidity, and mortality of neonatal necrotizing enterocolitis in China, with special emphasis on determining the predictors of necrotizing enterocolitis associated mortality. METHODS: We identified neonates as having necrotizing enterocolitis if they met the accepted diagnostic criterion. Data pertaining to antenatal period, labor and birth, and the postnatal course of illness were collected. Multivariate analysis and logistic regression were used to analyze the risk factors. RESULTS: There were 1167 cases of necrotizing enterocolitis identified from the 95 participating NICUs in mainland China in 2011, with the incidence of 2.50% and 4.53% in LBW (birth weight <2500 g) and VLBW (birth weight <1500 g) infants, respectively. Stage 1, 2 and 3 diseases were noted in 51.1%, 30.3% and 18.6% of cases respectively. The mortality from stage 2 and 3 necrotizing enterocolitis in this cohort was 41.7%. In VLBW infants, the important risk factors for mortality were small for gestation age (OR: 5.02, 95% CI 1.73-14.6; P = 0.003) and stage 3 NEC (OR: 8.09, 95% CI 2.80-23.3, P < 0.001). In moderate LBW infants (birth weight 1500-2499 g), the risk factors identified for mortality were sepsis during hospitalization (OR: 2.59, 95% CI 1.57-4.28, P < 0.001) and stage 3 NEC (OR: 5.37, 95% CI 3.24-8.90; P < 0.001). CONCLUSIONS: Necrotizing enterocolitis remains an important cause of morbidity and mortality in prematurely born neonates in Chinese neonatal units. Awareness of the associated risk factors and appropriate interventions may improve the outcome of necrotizing enterocolitis in different birth weight subgroup.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».