Risk factors for re-hospitalization following neonatal discharge of extremely preterm infants in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Survivors of extremely preterm birth are at risk of re-hospitalization but risk factors in the Canadian population are unknown. Our objective is to identify neonatal, sociodemographic, and geographic characteristics that predict re-hospitalization in Canadian extremely preterm neonates. METHODS: This is a retrospective analysis of a prospective observational cohort study that included preterm infants born 22 to 28 weeks' gestational age from April 1, 2009 to September 30, 2011 and seen at 18 to 24 months corrected gestational age in a Canadian Neonatal Follow-Up Network clinic. Characteristics of infants re-hospitalized versus not re-hospitalized are compared. The potential neonatal, sociodemographic, and geographic factors with significant association in the univariate analysis are included in a multivariate model. RESULTS: From a total of 2,275 preterm infants born at 22 to 28 weeks gestation included, 838 (36.8%) were re-hospitalized at least once. There were significant disparities between Canadian provincial regions, ranging from 25.9% to 49.4%. In the multivariate logistic regression analysis, factors associated with an increased risk for re-hospitalization were region of residence, male sex, bronchopulmonary dysplasia, necrotizing enterocolitis, prolonged neonatal intensive care unit (NICU) stay, ethnicity, Indigenous ethnicity, and sibling(s) in the home. CONCLUSION: Various neonatal, sociodemographic, and geographic factors predict re-hospitalization of extremely preterm infants born in Canada. The risk factors of re-hospitalization provide insights to help health care leaders explore potential preventative approaches to improve child health and reduce health care system costs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».