Individualized Postnatal Growth Trajectories for Preterm Infants
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Growth of preterm infants is monitored using fetal charts despite individual trajectories being downshifted postnatally by adaptational processes. The study aims to compare different approaches to create individualized postnatal trajectories. METHODS: Three approaches to achieve growth similar to healthy term infants at 42+0/7 weeks postmenstrual age (PMA) on World Health Organization growth standards (WHOGS) (target weight) were tested by comparing trajectories obtained by: 1) following birth percentiles (Birth-Weight-Percentile Approach); 2) following percentiles achieved at day of life 21 (Postnatal-Percentile Approach); 3) using day-specific fetal median growth velocities starting at day of life 21 (Fetal-Median-Growth Approach [FMGA]). The primary outcome was delta weight (ΔW), defined as difference between target weight (WHOGS) at 42+0/7 weeks and weight predicted by trajectories. The secondary outcome was ΔW vs %fat mass in a cohort of 20 disease-free surviving very low-birth-weight infants. RESULTS: Birth-Weight-Percentile and Postnatal-Percentile Approach showed high ΔW; FMGA alone reduced ΔW. Introducing a factor to FMGA to reflect the transition to extrauterine conditions (Growth-Velocity Approach [GVA]) minimized ΔW. GVA merged with target and best normalized for body composition related to ΔW. CONCLUSIONS: GVA provides an evidence-based approach for individualized growth trajectories. GVA is based on physiologic data and that healthy preterm infants adjust their postnatal trajectory below their birth percentile. GVA may reflect a biologic principle because it matches consistently with WHOGS at 42+0/7 weeks for all preterm infants from 24 to 34 weeks. This concept could become a bedside tool to aid clinicians in monitoring growth, guiding nutrition, and minimizing chronic adult disease risks as a consequence of unguided, inappropriate growth.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».