Very Preterm Infants with Technological Dependence at Home: Impact on Resource Use and Family
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the impact of medical complexity among very preterm infants on health care resource use, family, and neurodevelopmental outcomes at 18 months' corrected age. METHODS: This observational cohort study of Canadian infants born < 29 weeks' gestational age in 2009-2011 compared infants with and those without medical complexity defined as discharged home with assistive medical technology. Health care resource use and family outcomes were collected. Children were assessed for cerebral palsy, deafness, blindness, and developmental delay at 18 months. Logistic regression analysis was performed for group comparisons. RESULTS: Overall, 466/2,337 infants (20%) needed assistive medical technology at home including oxygen (79%), gavage feeding (21%), gastrostomy or ileostomy (20%), CPAP (5%), and tracheostomy (3%). Children with medical complexity were more likely to be re-hospitalized (OR 3.6, 95% CI 3.0-4.5) and to require ≥2 outpatient services (OR 4.4, 95% CI 3.5-5.6). Employment of both parents at 18 months was also less frequent in those with medical complexity compared to those without medical complexity (52 vs. 60%, p < 0.01). Thirty percent of children with medical complexity had significant neurodevelopmental impairment compared to 13% of those without medical complexity (p < 0.01). Lower gestational age, lower birth weight, bronchopulmonary dysplasia, sepsis, and surgical necrotizing enterocolitis were associated with a risk of medical complexity. CONCLUSION: Medical complexity is common following very preterm birth and has a significant impact on health care use as well as family employment and is more often associated with neurodevelopmental disabilities. Efforts should be deployed to facilitate care coordination upon hospital discharge and to support families of preterm children with medical complexity.
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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 ».