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Enregistrement W2761033845 · doi:10.1093/pch/19.6.e35-76

78: Factors Predicting Car Seat Test Failure in Late Preterm Infants (LPI): A Retrospective Chart Review

2014· article· en· W2761033845 sur OpenAlexaffabout
RW Smith, Adel Mohamed, Julia M. Young, Ann L Jefferies, V Shah

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal Respiratory Health Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLogistic regressionRetrospective cohort studyPediatricsMedical recordBradycardiaDemographicsEmergency medicineSurgeryHeart rateInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clinical practice guidelines and consensus statements recommend car seat testing of preterm infants prior to discharge from hospital with the goal of detecting those who experience hypoxic events while in sitting devices. To determine the rate of car seat testing failure in LPI (34 0/7 to 36 6/7 weeks GA) in a tertiary level Canadian institution. A secondary objective was to identify factors predicting failure. Retrospective chart review of all inborn LPI admitted to our level I, II or NICU between July 1, 2012 and June 30, 2013 was conducted. Infants with genetic disorders or congenital malformations and those transferred to another hospital before discharge were excluded. Data were collected on standardized forms and included maternal demographics, labour and delivery history, clinical course and length of stay. Infants were placed in their car seat, connected to SaO2 monitoring and tested according to hospital protocol. “Failure” criteria were symptomatic bradycardia <80 beats/min (> one desaturation <88% for >10 s, or any desaturation <80%). Data were analyzed by backward logistic regression. A total of 511 charts were reviewed; 364 infants were eligible. Testing was requested but not performed in 35 infants and not requested for 18 infants who met criteria. Of the 311 infants tested (GA mean [± SD] 36.0 weeks ±5 days, birth weight 2615±405 g) 80 did not pass (26%). 69 went on to have a 2-hour flat bed test; 41 did not pass (59%). Sixty also had a second car seat test, either alone or after a 2-hour flat test; 21 did not pass (35%). Forty-one infants were admitted to NICU for further investigation or monitoring. Factors predictive of car seat failure were (adjusted odds ratio); multiple gestation (2.3, P=0.004), primaparity (0.76, P=0.10) and post-natal age at testing (0.99, P=0.06). Infants failing car seat testing had lower post-natal ages than those who passed (mean difference −32.5 h [95% CI −57.6 h to −7.5 h]). A high number of LPI do not pass car seat probe test. In this population, it may be possible to target testing multiple gestations and primigravidas. Ideally infants should be tested after an appropriate transitional period. Future research should evaluate resource utilization, economic burden and clinical significance of car seat testing and failure.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,313 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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