Early-onset sepsis in very preterm neonates in Australia and New Zealand, 2007–2018
Notice bibliographique
Résumé
Objective To evaluate the epidemiology and population trends of early-onset sepsis in very preterm neonates admitted to neonatal intensive care units (NICU) in Australia and New Zealand. Design Retrospective observational cohort study using a dual-nation registry database. Setting 29 NICUs that have contributed to the Australian and New Zealand Neonatal Network. Participants Neonates born at <32 weeks’ gestation born between 2007 and 2018 and then admitted to a NICU. Main outcome measures Microorganism profiles, incidence, mortality and morbidity. Results Over the 12-year period, 614 early-onset sepsis cases from 43 178 very preterm admissions (14.2/1000 admissions) were identified. The trends of early-onset sepsis incidence remained stable, varying between 9.8 and 19.4/1000 admissions (linear trend, p=0.56). The leading causative organisms were Escherichia coli (E. coli) (33.7%) followed by group B Streptococcus (GBS) (16.1%). The incidence of E. coli increased between 2007 (3.2/1000 admissions) and 2018 (8.3/1000 admissions; p=0.02). Neonates with E. coli had higher odds of mortality compared with those with GBS (OR=2.8, 95% CI 1.2 to 6.1). Mortality due to GBS decreased over the same period (2007: 0.6/1000 admissions, 2018: 0.0/1000 admissions; p=0.01). Early-onset sepsis tripled the odds of mortality (OR=3.0, 95% CI 2.4 to 3.7) and halved the odds of survival without morbidity (OR=0.5, 95% CI 0.4 to 0.6). Conclusion Early-onset sepsis remains an important condition among very preterm populations. Furthermore, E. coli is a dominant microorganism of very preterm early-onset sepsis in Australia and New Zealand. Rates of E. coli have been increasing in recent years, while GBS-associated mortality has decreased.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».