Impact of hypothermia on implementation of CPAP for neonatal respiratory distress syndrome in a low-resource setting
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neonatal hypothermia is widely associated with increased risks of morbidity and mortality, but remains a pervasive global problem. No studies have examined the impact of hypothermia on outcomes for preterm infants treated with CPAP for respiratory distress syndrome (RDS). METHODS: This retrospective analysis assessed the impact of hypothermia on outcomes of 65 neonates diagnosed with RDS and treated with either nasal oxygen (N = 17) or CPAP (N = 48) in a low-resource setting. A classification tree approach was used to develop a model predicting survival for subjects diagnosed with RDS. FINDINGS: Survival to discharge was accurately predicted based on three variables: mean temperature, treatment modality, and mean respiratory rate. None of the 23 neonates with a mean temperature during treatment below 35.8°C survived to discharge, regardless of treatment modality. Among neonates with a mean temperature exceeding 35.8°C, the survival rate was 100% for the 31 neonates treated with CPAP and 36.4% for the 11 neonates treated with nasal oxygen (p<0.001). For neonates treated with CPAP, outcomes were poor if more than 50% of measured temperatures indicated hypothermia (5.6% survival). In contrast, all 30 neonates treated with CPAP and with more than 50% of temperature measurements above 35.8°C survived to discharge, regardless of initial temperature. CONCLUSION: The results of our study suggest that successful implementation of CPAP to treat RDS in low-resource settings will require aggressive action to prevent persistent hypothermia. However, our results show that even babies who are initially cold can do well on CPAP with proper management of hypothermia.
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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 | 0,002 | 0,014 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».