Health Services Use by Late Preterm and Term Infants From Infancy to Adulthood: A Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Late-preterm infants born at 34 to 36 weeks' gestation have increased risks of various health problems. Health service utilization (HSU) of late-preterm infants has not been systematically summarized before. OBJECTIVES: To summarize the published literature on short- and long-term HSU by late-preterm infants versus term infants from infancy to adulthood after initial discharge from the hospital. DATA SOURCES: We searched Medline, Embase, the Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature, and PsycINFO. STUDY SELECTION: Cohort and case-control studies that compared HSU (admissions, emergency department visits, etc) between late-preterm infants and term infants were included. DATA EXTRACTION: Data extracted included study design, setting, population, HSU, covariates, and effect estimates. RESULTS: Fifty-two articles were included (50 cohort and 2 case-control studies). Meta-analyses with random effect models that used the inverse-variance method found that late-preterm infants had higher chances of all-cause admissions than term infants during all the time periods. The magnitude of the differences decreased with age from the neonatal period through adolescence, with adjusted odds ratios from 2.34 (95% confidence intervals 1.19-4.61) to 1.09 (1.05-1.13) and adjusted incidence rate ratios from 2.62 (2.52-2.72) to 1.14 (1.11-1.18). Late-preterm infants had higher rates of various cause-specific HSU than term infants for jaundice, infection, respiratory problems, asthma, and neurologic and/or mental health problems during certain periods, including adulthood. LIMITATIONS: Considerable heterogeneity existed and was partially explained by the variations in the adjustment for multiple births and gestational age ranges of the term infants. CONCLUSIONS: Late-preterm infants had higher risks for all-cause admissions as well as for various cause-specific HSU during the neonatal period through adolescence.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».