What risk factors for sudden infant death syndrome are preterm and term medically complex infants exposed to at home?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives Risk factors for sudden infant death syndrome include premature birth, maternal smoking, prone or side sleeping position, sleeping with blankets, sharing a sleeping surface with an adult, and sleeping without an adult in the room. In this study, we compare parents’ responses on sleep patterns in premature and term infants with medical complexity. Methods Parents of children enrolled in the Canadian Respiratory Syncytial Virus Evaluation Study of Palivizumab were phoned monthly regarding their child’s health status until the end of each respiratory syncytial virus season. Baseline data were obtained on patient demographics, medical history, and neonatal course. Responses on adherence to safe sleep recommendations were recorded as part of the assessment. Results A total of 2,526 preterms and 670 term infants with medical complexity were enrolled. Statistically significant differences were found in maternal smoking rates between the two groups: 13.3% (preterm); 9.3% (term) infants (χ 2=8.1, df=1, P=0.004) and with respect to toys in the crib: 12.3% (term) versus 5.8% preterms (χ 2=24.5, df=1, P<0.0005). Preterm infants were also significantly more likely to be placed prone to sleep (8.8%), compared with term infants (3.3%), (χ 2=18.1, df=1, P<0.0005). Conclusion All the infants in this study had frequent medical contacts. There is a greater prevalence of some risk factors for sudden infant death syndrome in preterm infants compared to term infants with medical complexity. Specific educational interventions for vulnerable infants may be necessary.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».