Morbidity in Late Preterm Birth: A Retrospective Cohort Study Assessing the Role of Immaturity versus Antecedent Factors
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Late preterm infants (LPIs) are infants born between 340/7 and 366/7 weeks gestation. Morbidities in these infants are commonly considered a result of prematurity; however, some research has suggested immaturity may not be the sole cause of morbidities. We hypothesize that antecedents leading to late preterm birth are associated with different patterns of morbidities and that morbidities are the result of gestational age superimposed by the underlying etiologies of preterm delivery. METHODS: This is a retrospective cohort study of late preterm neonates born at a single tertiary care center. We examined neonatal morbidities including apnea of prematurity, hyperbilirubinemia, hypoglycemia, and the requirement for continuous positive airway pressure (CPAP). Multivariable logistic regression analysis was performed to estimate the risk of each morbidity associated with 3 categorized antecedents of delivery, that is, spontaneous preterm labor, preterm premature rupture of membranes (PPROM), and medically indicated birth. We calculated the predictive probability of each antecedent resulting in individual morbidity across gestational ages. RESULTS: 279 LPIs were included in the study. Decreasing gestational age was associated with significantly increased risk of apnea of prematurity, hyperbilirubinemia, and requirement of CPAP. In our cohort, the risk of hypoglycemia increased with gestational age, with the greatest incidence at 360-6 weeks. There was no significant association of risk of selected morbidities and the antecedents of late preterm delivery, with or without adjustment for gestational age, multiple gestation, small for gestational age (SGA), antenatal steroids, and delivery method. DISCUSSION AND CONCLUSION: This study found no difference in morbidity risk related to 3 common antecedents of preterm birth in LPIs. Our research suggests that immaturity is the primary factor in determining adverse outcomes, intensified by factors resulting in prematurity.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».