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Enregistrement W3144814027 · doi:10.1159/000512761

Risk Factors for Failure in First-Time Hearing Screening Tests among High-Risk Neonates in Neonatal Intensive Care Unit

2021· article· en· W3144814027 sur OpenAlexaff
Feng Zhai, Xuhua Fang, Yanbo Li, Haoliang Chen, Jie Chen

Notice bibliographique

RevueAudiology and Neurotology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing, Cochlea, Tinnitus, Genetics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNeonatal intensive care unitNeonatal respiratory distress syndromePediatricsRespiratory distressBirth weightGestational ageLow birth weightLogistic regressionStepwise regressionAuditory brainstem responseObstetricsPregnancyHearing lossInternal medicineSurgeryAudiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The aim of the study was to investigate into the risk factors for failure in the first-time screening test among high-risk neonates in neonatal intensive care unit (NICU) in order to further clarify the etiology of neonatal hearing impairment, thus providing insights into early prevention and intervention. METHODS: We performed automated auditory brainstem response (AABR), distortion product otoacoustic emission (DPOAE), and acoustic immittance (AI) on 2,194 high-risk neonates admitted into the NICU of Shanghai Children's Medical Center from January 2015 to December 2019, and the risk factors, including premature birth, hyperbilirubinemia, and infant respiratory distress syndrome, were analyzed retrospectively by the univariate χ2 test and multivariate stepwise logistic regression analysis. RESULTS: The pass rates of AABR, DPOAE, and AI were 70.21, 78.44, and 93.12%, respectively, in 2,194 cases of high-risk neonates screened, which are significantly lower than those of healthy controls. The most common diagnoses included artificial feeding, preterm birth, C-section, low birth weight (LBW), neonatal hyperbilirubinemia (NHB), neonatal respiratory distress syndrome (NRDS), congenital heart disease (CHD), gestational diabetes mellitus, pregnancy-induced hypertension syndrome, advanced maternal age (AMA), twins, and in vitro fertilization. Stepwise logistic regression analysis indicated that the AABR pass rate was negatively correlated with LBW (p = 0.002), NHB (p < 0.001), NRDS (p = 0.007), artificial or mixed feeding (p = 0.018), and CHD (p = 0.005). The pass rate of DPOAE was negatively correlated with artificial or mixed feeding (p = 0.041), NHB (p < 0.001), LBW (p = 0.007), very LBW (VLBW) (p = 0.008), and C-section (p < 0.001). The pass rate of AI was negatively correlated with revised AMA (≥40 year) (p < 0.001), NHB (p = 0.043), C-section (p = 0.005), and artificial/mixed feeding (p = 0.036). CONCLUSION: The hearing screening pass rates of high-risk neonates in the NICU were lower than those of normal neonates, among which the rate of AABR was significantly lower than that of DPOAE. NRDS, NHB, LBW, revised AMA, CHD, C-section, and artificial feeding are potential risk factors of hearing impairment. The combination of different hearing screening tests is necessary for accurate diagnosis of congenital hearing disorders.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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