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Enregistrement W4223585840 · doi:10.1016/s2214-109x(22)00043-2

Neonatal sepsis and mortality in low-income and middle-income countries from a facility-based birth cohort: an international multisite prospective observational study

2022· article· en· W4223585840 sur OpenAlexaff
Rebecca Milton, David Gillespie, Calie Dyer, Khadijeh Taiyari, Maria J. Carvalho, Kathryn Thomson, Kirsty Sands, Edward Portal, Kerenza Hood, Ana Ferreira, Thomas Hender, Nigel Kirby, Jordan Mathias, Maria Nieto, William J. Watkins, Delayehu Bekele, Mahlet Abayneh, Semaria Solomon, Sulagna Basu, Ranjan K. Nandy, Bijan Saha, Kenneth Iregbu, Fatima Z Modibbo, Stella Uwaezuoke, Rabaab Zahra, Haider Shirazi, Syed U Najeeb, Jean-Baptiste Mazarati, Aniceth Rucogoza, Lucie Gaju, Shaheen Mehtar, Andre Nyandwe Hamama Bulabula, Andrew Whitelaw, Timothy R. Walsh, Oludare A. Odumade, Rozina Ambachew, Zenebe Gebre Yohannes, Gesit Metaferia, Redeat Workneh, Tefera Biteye, Yahya Mohammed, Alula M. Teklu, Balkachew Nigatu, Wendimagegn Gezahegn, Partha Sarathi Chakravorty, Sharmi Naha, Anuradha Mukherjee, Khairiyya Muhammad Umar, Asunugwo Vivian Akunna, Queen Nsude, Ifeoma Uke, Mary-Joe Okenu, Chinenye Akpulu, Chukwuemeka Mmadueke, Samuel Yakubu, Lamidi Audu, Nura Idris, Safiya Gambo, Jamila Ibrahim, Edwin Chinago, Ashiru Yusuf, Shamsudden Gwadabe, Adeola Adeleye, Muhammad Aliyu, Amina Muhammad, Aishatu Kassim, Aisha Mukaddas, Rashida Yakubu Khalid, Fatima Ibrahim Alkali, Fatima Tukur, Surayya Mustapha Muhammad, Adeola Shittu, Murjanatu Bello, Fatima Habib Sa ad, Shaheed Zulfiqar, Adil Muhammad, Muhammad Hilal Jan, Lauren Paterson, Grace J Chan

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Global Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal and Maternal Infections
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesCancer Research UKHealth and Care Research WalesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMedicineSepsisIncidence (geometry)Neonatal sepsisProspective cohort studyMortality rateCohort studyPediatricsPoisson regressionObservational studyCohortPopulationInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Neonatal sepsis is a primary cause of neonatal mortality and is an urgent global health concern, especially within low-income and middle-income countries (LMICs), where 99% of global neonatal mortality occurs. The aims of this study were to determine the incidence and associations with neonatal sepsis and all-cause mortality in facility-born neonates in LMICs. METHODS: The Burden of Antibiotic Resistance in Neonates from Developing Societies (BARNARDS) study recruited mothers and their neonates into a prospective observational cohort study across 12 clinical sites from Bangladesh, Ethiopia, India, Pakistan, Nigeria, Rwanda, and South Africa. Data for sepsis-associated factors in the four domains of health care, maternal, birth and neonatal, and living environment were collected for all mothers and neonates enrolled. Primary outcomes were clinically suspected sepsis, laboratory-confirmed sepsis, and all-cause mortality in neonates during the first 60 days of life. Incidence proportion of livebirths for clinically suspected sepsis and laboratory-confirmed sepsis and incidence rate per 1000 neonate-days for all-cause mortality were calculated. Modified Poisson regression was used to investigate factors associated with neonatal sepsis and parametric survival models for factors associated with all-cause mortality. FINDINGS: Between Nov 12, 2015 and Feb 1, 2018, 29 483 mothers and 30 557 neonates were enrolled. The incidence of clinically suspected sepsis was 166·0 (95% CI 97·69-234·24) per 1000 livebirths, laboratory-confirmed sepsis was 46·9 (19·04-74·79) per 1000 livebirths, and all-cause mortality was 0·83 (0·37-2·00) per 1000 neonate-days. Maternal hypertension, previous maternal hospitalisation within 12 months, average or higher monthly household income, ward size (>11 beds), ward type (neonatal), living in a rural environment, preterm birth, perinatal asphyxia, and multiple births were associated with an increased risk of clinically suspected sepsis, laboratory-confirmed sepsis, and all-cause mortality. The majority (881 [72·5%] of 1215) of laboratory-confirmed sepsis cases occurred within the first 3 days of life. INTERPRETATION: Findings from this study highlight the substantial proportion of neonates who develop neonatal sepsis, and the high mortality rates among neonates with sepsis in LMICs. More efficient and effective identification of neonatal sepsis is needed to target interventions to reduce its incidence and subsequent mortality in LMICs. FUNDING: Bill & Melinda Gates Foundation.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations243
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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