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Enregistrement W2889940633 · doi:10.1001/jamapediatrics.2018.2029

Association of Race/Ethnicity With Very Preterm Neonatal Morbidities

2018· article· en· W2889940633 sur OpenAlexaff
Teresa Janević, Jennifer Zeitlin, Nathalie Auger, Natalia Egorova, Paul L. Hebert, Amy Balbierz, Elizabeth A. Howell

Notice bibliographique

RevueJAMA Pediatrics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal Respiratory Health Research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentBlavatnik Family Foundation
Mots-clésMedicineBirth certificateBronchopulmonary dysplasiaNecrotizing enterocolitisRetinopathy of prematurityPopulationPediatricsEthnic groupIntraventricular hemorrhageRetrospective cohort studyGestational agePregnancyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Severe morbidity in very preterm infants is associated with profound clinical implications on development and life-course health. However, studies of racial/ethnic disparities in severe neonatal morbidities are scant and suggest that these disparities are modest or null, which may be an underestimation resulting from the analytic approach used. Objective: To estimate racial/ethnic differences in severe morbidities among very preterm infants. Design, Setting, and Participants: This population-based retrospective cohort study was conducted in New York City, New York, using linked birth certificate, mortality data, and hospital discharge data from January 1, 2010, through December 31, 2014. Infants born before 24 weeks' gestation, with congenital anomalies, and with missing data were excluded. Racial/ethnic disparities in very preterm birth morbidities were estimated through 2 approaches, conventional analysis and fetuses-at-risk analysis. The conventional analysis used log-binomial regression to estimate the relative risk of 4 severe neonatal morbidities for the racial/ethnic groups. For the fetuses-at-risk analysis, Cox proportional hazards regression with death as competing risk was used to estimate subhazard ratios associating race/ethnicity with each outcome. Estimates were adjusted for sociodemographic factors and maternal morbidities. Data were analyzed from September 5, 2017, to May 21, 2018. Main Outcomes and Measures: Four morbidity outcomes were defined using International Classification of Diseases, Ninth Revision, diagnosis and procedure codes: necrotizing enterocolitis, intraventricular hemorrhage, bronchopulmonary dysplasia, and retinopathy of prematurity. Results: In total, 582 297 infants were included in this study. Of these infants, 285 006 were female (48.9%) and 297 291 were male (51.0%). Using the conventional approach in the very preterm birth subcohort, black compared with white infants had an increased risk of only bronchopulmonary dysplasia (adjusted risk ratio [aRR], 1.34; 95% CI, 1.09-1.64) and a borderline increased risk of necrotizing enterocolitis (aRR, 1.39; 95% CI, 1.00-1.93). Hispanic infants had a borderline increased risk of necrotizing enterocolitis (aRR, 1.39; 95% CI, 0.98-1.96), and Asian infants had an increased risk of retinopathy of prematurity (aRR, 1.85; 95% CI, 1.15-2.97). In the fetuses-at-risk analysis, black infants had a 4.40 times higher rate of necrotizing enterocolitis (95% CI, 2.98-6.51), a 2.73 times higher rate of intraventricular hemorrhage (95% CI, 1.63-4.57), a 4.43 times higher rate of bronchopulmonary dysplasia (95% CI, 2.88-6.81), and a 2.98 times higher rate of retinopathy of prematurity (95% CI, 2.01-4.40). Hispanic infants had an approximately 2 times higher rate for all outcomes, and Asian infants had increased risk only for retinopathy of prematurity (adjusted hazard ratio, 2.43; 95% CI, 1.43-4.11). Conclusions and Relevance: In this study, racial/ethnic disparities in neonatal morbidities among very preterm infants appear to be sizable, but may have been underestimated in previous studies, and may have implications for the future. Understanding these racial/ethnic disparities is important, as they may contribute to inequalities in health and development later in the child's life.

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)0,004
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,304 · 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

Citations158
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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