94: Variations in Mortality of Very Preterm Neonates Between Eight National Neonatal Databases: The iNeo Experience
Notice bibliographique
Résumé
Differences in mortality of very preterm neonates have been reported by national neonatal networks. These may reflect variations in case-mix, practices and population coverage of database. Valid comparisons aimed at identifying reasons for variation between countries require adjustment for potential confounders. To compare mortality rates prior to discharge of very preterm neonates using eight national neonatal databases from nine member countries of the International Network for Evaluating Outcomes in Neonates (iNeo). Data on neonates of 24 to 31 weeks GA, BW <1500 g, without major congenital anomaly and registered in national databases were retrieved from the iNeo database (2007–10). Mortality (all causes) was compared between each country and all others using standardized mortality ratios (SMR) and pair-wise comparisons were performed using AOR (95% CI). Subgroup analyses were conducted for neonates 24 to 28 weeks GA. 58004 neonates were included in the analyses. Mortality ranged from 5% to 17% between countries. SMRs are presented in the Figure. Adjusted OR (95% CI) are presented in the Table. Subgroup analyses of infants 24 to 28 weeks GA provided similar results. Variations in mortality between countries remained after adjustment for available confounders. Explanations for this variation may lie in differences in population coverage, recording of delivery room deaths, death after discharge from Level 3 NICUs, services organization, unmeasured characteristics, or care practices.
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 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 | 0,028 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».