A population-based comparison of preterm neonatal deaths (22–34 gestational weeks) in France and Ontario: a cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The management and outcomes of preterm births can vary greatly even among developed nations with the same access to medicine, technology and expertise. We aimed to compare aspects of obstetrical management and mortality for preterm infants in France and Ontario, Canada. METHODS: The Better Outcomes Registry & Network (BORN) Information System in Ontario and Épidémiologique sur les petits âges gestationnels (EPIPAGE-2) in France collected information on maternal demographics, obstetrical characteristics, obstetrical interventions and neonatal outcomes for infants born between 22 and 34 weeks gestation. We used standardized covariate definitions and extracted data from 2011 (for EPIPAGE-2) and from 2012 and 2013 (for BORN) to conduct a cohort study comparing the 2 data sets (stratified into gestational age groups of 22-26, 27-31 and 32-34 wk) using multivariable logistic regression models. RESULTS: Mothers in the BORN cohort were older (30.7 yr v. 29.6 yr) but less likely to have gestational hypertension (13.4% v. 17.9%) than those in the EPIPAGE-2 cohort. Infants from EPIPAGE-2 had lower birth weights (1.3 kg v. 1.5 kg) and were more likely to be born in an institution with level 3 care (71.9% v. 55.8%). After adjustment for these differences, there was significantly higher neonatal mortality among infants from EPIPAGE-2 in the 22-26 week gestation age group (adjusted odds ratio 2.81; 95% confidence interval 1.17 to 6.74). INTERPRETATION: Even after we adjusted for both intrinsic population differences and differences in management between Ontario and France, we found a higher rate of neonatal mortality at earlier gestational ages in France. This may be related to differences in ethical approaches and/or postnatal management and should be explored further.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».