Incidence and factors predisposing to retinopathy of prematurity in inborn infants less than 32 weeks of gestation.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Retinopathy of prematurity (ROP) is a visual-impairing disorder of the developing retinal vasculature in premature infants. Recent advances in neonatal care have led to an increase in the vulnerable premature population. The aim of this retrospective study was to assess the incidence of ROP and its risk factors according to degree of prematurity. METHODS: weeks). RESULTS: The overall incidence in our study was 15.6 %. Severe ROP, defined as stage 3 or plus disease was detected in 5.2 % of the neonates screened. In the univariate analyses, many risk factors in each GA group were found to have a significant association with ROP. On subsequent multivariate logistic regression analysis, birth weight, small for gestational age, the presence of patent ductus arteriosus (PDA), sepsis, necrotizing enterocolitis (NEC), and mechanical ventilation >7 days were independently associated with the development of ROP. Birth weight was consistently an independent risk factor for ROP in all GA groups. CONCLUSION: Our study confirmed the importance of birth weight as an independent ROP risk factor. Sepsis, NEC, PDA, and prolonged mechanical ventilation have been shown to be independent risk factors in the different gestational age groups. Hippokratia 2016, 20(2): 121-126.
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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 | 0,000 | 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 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 ».