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Enregistrement W2903570098 · doi:10.1016/j.jped.2018.10.011

Prevalence, mortality and risk factors associated with very low birth weight preterm infants: an analysis of 33 years

2018· article· en· W2903570098 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJornal de Pediatria · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMaternal and Neonatal Healthcare
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésMedicineLow birth weightBirth weightAnthropometryPediatricsDemographyNeonatal mortalityRisk factorInfant mortalityBirth orderObstetricsPregnancyPopulationEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To assess the prevalence, mortality and risk factors associated with the birth of very low birth weight preterm infants over a period of 33 years. Four cross-sectional studies were analyzed, using data from perinatal interviews of birth cohorts in the city of Pelotas collected in 1982, 1993, 2004, and 2015. Based on perinatal questionnaires, anthropometric measurements of newborns and death certificates were analyzed to obtain the prevalence rate, neonatal mortality, and risk factors (maternal age, income and type of delivery) for very low birth weight. A total of 19,625 newborns were included in the study. In the years 1982, 1993, 2004, and 2015, there were, respectively, 5909, 5232, 4226, and 4258 births. The prevalence of very low birth weight was, respectively, 1.1% (n = 64), 0.9% (n = 46), 1.4% (n = 61), and 1.3% (n = 54). There was no statistical evidence of an increasing trend over time (p = 0.11). Among the risk factors, family income in the three poorest quintiles was associated with prevalence rates that were approximately twice as high as in the richest quintile (p = 0.003). Mortality per 1000 live births for neonates weighing <1500 g decreased from 688 to 259 per thousand from 1982 to 2015 (p < 0.001), but still represented 61% of neonatal deaths in the latter year. Although mortality in very low birth weight decreased by more than 60% in recent years, this group still contributes with more than half of neonatal deaths. Low family income remains an important risk factor in this scenario. Verificar a prevalência, mortalidade e fatores de risco associados aos nascimentos de prematuros de muito baixo peso ao nascer (MBPN) ao longo de 33 anos. Série de quatro estudos transversais utilizando dados das entrevistas perinatais das coortes de nascimento da cidade de Pelotas coletados em 1982, 1993, 2004 e 2015. A partir de questionários perinatais, medidas antropométricas dos recém-nascidos e certidões de óbito, foram analisadas a prevalência, mortalidade neonatal e fatores de risco (idade materna, renda e tipo de parto) para prematuros de muito baixo peso ao nascer. Foram incluídos no estudo 19.625 recém-nascidos. Em 1982, 1993, 2004 e 2015 ocorreram, respectivamente, 5.909, 5.232, 4.226 e 4.258 nascimentos. A prevalência de prematuros de muito baixo peso ao nascer naqueles anos foi, respectivamente, de 1,1% (n = 64), 0,9% (n = 46), 1,4% (n = 61) e 1,3% (n = 54). A tendência de aumento durante o período não alcançou significância estatística (p = 0,11). Entre os fatores de risco, a renda familiar nos três quintis mais pobres esteve associada a prevalências cerca de duas vezes mais altas do que no quintil mais rico (p = 0,003). A mortalidade por 1.000 nascidos vivos para os neonatos com peso < 1500 g caiu de 688 para 259 por mil ao longo dos anos (p < 0,001), mas ainda representa 61% dos óbitos neonatais em 2015. Embora a mortalidade nos prematuros de muito baixo peso ao nascer tenha diminuído em mais de 60% nos últimos anos, esse grupo ainda contribui com mais da metade dos óbitos neonatais. A baixa renda familiar continua a ser fator de risco importante nesse cenário.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,333 · 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