Discharge against medical advice among infants with 24–31 weeks’ gestation admitted to Chinese neonatal intensive care units: A multicenter cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Previous studies demonstrated high rates of discharge against medical advice (DAMA) among very preterm infants (VPIs) in China. Objectives: The aim of this study was to investigate the concurrent incidence, variation, and predictors of DAMA, along with the effect of DAMA on mortality of VPIs in China using data from the Chinese Neonatal Network (CHNN). Methods: All infants born at 24-31 completed weeks' gestation and admitted to 57 CHNN neonatal intensive care units (NICUs) in 2019 were included for this cohort study, excluding infants with major congenital anomalies. Patient information was prospectively collected using the CHNN database. Multivariable log-linear regression analysis was used to assess the association of perinatal factors and DAMA. Results: A total of 9,442 infants born at 24-31 completed weeks' gestation and admitted to 57 CHNN participating sites in 2019 were included in the study. Overall, 1,341 infants (14.2%) were discharged against medical advice. Rates of DAMA decreased with increasing gestational age (GA), and infants with lower GA were discharged earlier. DAMA infants had significantly higher rates of necrotizing enterocolitis, severe brain impairment, and bronchopulmonary dysplasia than non-DAMA infants. A total of 58.2% DAMA infants were predicted to die after discharge. The attributable risk percentage of mortality among DAMA infants was 92.4%. Younger maternal age, lower gestational age, small for gestational age, and Apgar score ≤3 at 5 min were independently associated with an increased risk of DAMA, while infants with antenatal steroids were less likely to be DAMA. Conclusion: The rate of DAMA in preterm infants between 24 and 31 weeks' gestation remained high in China with a significant impact on the mortality rates. Continuous efforts to reduce DAMA would result in substantial improvement of outcomes for VPIs in China.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,003 |
| 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 ».