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Enregistrement W4283822186 · doi:10.12669/pjms.38.6.5864

Analysis of extrauterine growth retardation and related risk factors in 132 premature infants

2022· article· en· W4283822186 sur OpenAlexaff
Meng Sun, Jing Lü, Yan Zheng, Qianqian Zhu, Caixia Liu

Notice bibliographique

RevuePakistan Journal of Medical Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueInfant Nutrition and Health
Établissements canadiensEducation and Early Childhood Development
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGrowth retardationPediatricsObstetricsPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: To understand the incidence and related risk factors of extrauterine growth retardation (EUGR) in preterm infants. Methods: The clinical data of 132 premature infants hospitalized in the neonatal ward of Maternity and Child Health Care of Zaozhuang from July 2019 to June 2020 were collected. Children were divided into groups according to their birth gestational age (<32 weeks, 32~35 weeks and >35 weeks) and birth weight (<1-500 g, 1,500~2,500 g and >2,500 g). Treatment during hospitalization and follow-up after discharge were investigated by retrospective analysis. Incidence of EUGR in premature infants at discharge and the related risk factors leading to this complication, demonstrated by logistic multivariate regression analysis, were summarized. Results: When evaluated according to weight, length and head circumference, incidence of EUGR at discharge in premature infants were 36.36%, 41.67% and 21.97% respectively. Smaller gestational age and lower birth weight significantly correlated with higher incidence of EUGR at discharge (P<0.05). Logistic regression analysis showed that small gestational age, low birth weight, intrauterine growth retardation, late first intestinal feeding, digestive system complications and respiratory system complications were independent risk factors for EUGR in premature infants discharged from hospital (P<0.05). Conclusions: The incidence of EUGR in premature infants at discharge is relatively high. Strengthening perinatal health care for pregnant women, reducing the incidence of intrauterine growth retardation and preterm birth, giving intestinal feeding as soon as possible after birth, and actively participating in preventing and treating postnatal complications are effective ways to reduce the incidence of EUGR at discharge. doi: https://doi.org/10.12669/pjms.38.6.5864 How to cite this:Sun M, Lu J, Sun M, Zheng Y, Zhu Q, Liu C. Analysis of extrauterine growth retardation and related risk factors in 132 premature infants. Pak J Med Sci. 2022;38(6):1644-1648. doi: https://doi.org/10.12669/pjms.38.6.5864 This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License (http://creativecommons.org/licenses/by/3.0), which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

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)0,001
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
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,320 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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