Newer bronchopulmonary dysplasia definitions and prediction of health economics impacts in very preterm infants
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the abilities of bronchopulmonary dysplasia (BPD) definitions to predict hospital charges as a surrogate of disease complexity. METHODS: Retrospective study of infants admitted to the neonatal intensive care unit (NICU) less than 32 weeks gestational age. Subjects were classified according to the Canadian Neonatal Network (CNN), the National Institute of Child Health and Human Development (NICHD) (2018), and Jensen BPD definitions as none, mild (1), moderate (2), or severe (3) BPD. Spearman's correlation was performed to evaluate the association of BPD definitions with health economics outcomes. RESULTS: One hundred and sixty-eight infants were included with mean birth weight of 1197 g and mean gestational age of 28.4 weeks. More infants were classified as no BPD according to CNN definition (79%) in comparison to NICHD 2018 (64.3%) and Jensen (59.5%) definitions. There were fewer infants as the grade of severity increased for all definitions, this was most linear for Jensen definition with Grade 1 present in 25%, Grade 2 in 12.5%, and Grade 3 in 3%. A stronger correlation with NICU length of stay, NICU hospital charges, NICU charges per day, and first year of life hospital charges was detected for Jensen definition (correlation coefficient of 0.58, 0.66, 0.64, 0.67, respectively) in comparison to CNN and NICHD 2018 definitions (p < .0001). CONCLUSION: Jensen BPD definition had the strongest correlation with first year health economics outcomes in our study. Validating recent BPD definitions using population-based data is imperative to improve family counseling and enhance the designs of quality improvement initiatives and therapeutic research studies targeting patient-centric outcomes.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».