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Enregistrement W2762270524 · doi:10.1093/pch/20.5.e103

193: Seasonal Variation in Necrotizing Enterocolitis in Preterm Neonates <30 Weeks Gestation

2015· article· en· W2762270524 sur OpenAlexaffabout
Jyotsna Purna, Cecil Ojah, Akhil Deshpandey, Adele Harrison, Ermelinda Pelausa, Prakesh S. Shah

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueInfant Nutrition and Health
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNecrotizing enterocolitisMedicineIncidence (geometry)PediatricsGestationNeonatal intensive care unitBirth weightLow birth weightPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Necrotizing enterocolitis (NEC) is a complex disease with a multifactorial etiology affecting 8–10% of all very low birth weight (VLBW) infants. Variability in the incidence of NEC, even in the same unit has been noted throughout the year; however, seasonal variability in the rate of NEC has not been explored. To assess the seasonality of stage 2/3 NEC among preterm infants <30 weeks gestation. Data from participating NICUs in the Canadian Neonatal Network of preterm infants of <30 weeks gestation and birth weight of <1500 grams admitted between January 2010 to December 2013 were retrospectively reviewed. We excluded infants with major congenital anomalies. Rates of NEC during the warmer six months (May–October) were compared to rates from the cooler six months (November–April) and incidence rate ratio (IRR) with 95% CIs was calculated for all NEC and NEC associated with infection (diagnosed within +2 days of NEC). Of the total 7676 eligible infants, 291 (3.8%) developed NEC during warmer months and 211 (2.8%) developed NEC during the rest of the year. Baseline characteristics are as reported in the Table. NEC associated with infection was lower in warmer months. The results of IRR are also reported in the table. There was an increase in the incidence of NEC over the study period (63.3/1000 patients in 2010 vs. 77.5/1000 patients in 2013). The incidence rate of NEC during the warmer months was higher compared to the rest of the year. The reason for this higher incidence is unclear. Further research to confirm or refute these findings is needed. In addition, higher vigilance may be needed during warmer months.

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)0,002
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,270 · 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
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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