Neonatal Abstinence Syndrome and Associated Neonatal and Maternal Mortality and Morbidity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We examined demographic characteristics and birth outcomes of infants with neonatal abstinence syndrome (NAS) and their mothers in Canada. METHODS: = 2 881 789). Demographic characteristics, NAS, and neonatal and maternal morbidities were identified from delivery hospitalization data (including diagnostic codes). The main composite outcomes were maternal and neonatal mortality and/or severe morbidity, including death and potentially life-threatening conditions in the mother and the infant, respectively. Logistic regression yielded adjusted odds ratios (aORs) and 95% confidence intervals (CIs). RESULTS: The study included 10 027 mother-infant dyads with NAS. The incidence of NAS increased from 0.20% to 0.51%. Maternal mortality was 1.99 vs 0.31 per 10 000 women in the NAS group versus the comparison group (aOR = 6.53; 95% CI: 1.59 to 26.74), and maternal mortality and/or severe morbidity rates were 3.10% vs 1.35% (aOR = 2.21; 95% CI: 1.97 to 2.49). Neonatal mortality was 0.12% vs 0.19% (aOR = 0.28; 95% CI: 0.15 to 0.53), and neonatal mortality and/or severe morbidity rates were 6.36% vs 1.73% (aOR = 2.27; 95% CI: 2.06 to 2.50) among infants with NAS versus without NAS. CONCLUSIONS: NAS incidence increased notably in Canada between 2005-2006 and 2015-2016. Infants with NAS had elevated severe morbidity, and their mothers had elevated mortality and severe morbidity. These results highlight the importance of implementing integrated care services to support the mother-infant dyad during childbirth and in the postpartum period.
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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 ».