Early Risk Factors for Retinopathy of Prematurity in Very and Extremely Preterm Chinese Neonates
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To investigate the incidence and risk factors of retinopathy of prematurity (ROP) in very and extremely preterm (28+0-<32+0 and <28+0 weeks gestation, respectively) neonates, and the predictive factors for ROP in the early hours after birth and during hospitalisation. Methods: Using a prospective database supplemented with retrospective chart review, we identified preterm neonates born at gestation <32 weeks at the University of Hong Kong-Shenzhen Hospital between January 2015 and August 2018. Demographic and clinical variables were studied including indicators of disease acuity in the first 24 hours after birth. We also compared the difference in risk factors between survivors with ROP and survivors without ROP. Results: During the study period, there were 529 preterm neonates admitted to our neonatal intensive care unit with 120 (23%) born at <32 weeks gestation. Thirteen (11%) neonates died. Among the 107 survivors, 23 (21%) had ROP, of whom 5 (22%) received laser and/or medical therapy for severe ROP. Compared with survivors without ROP, infants with ROP had lower mean blood pressure in the first 12 and 24 hours after birth, respectively. Using multi-variate regression, gestation age, mean blood pressure in the first 12 hours after birth, hospital length of stay, and total days of blood gases pH<7.2 were independent risk factors for ROP. Conclusions: In this small cohort of Chinese neonates born <32+0 weeks gestation, survivors with ROP had lower blood pressure in the early hours after birth, younger gestation, longer hospital stay and duration of acidosis when compared to those without ROP.
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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 ».