Thrombocytopenia and neonatal outcomes among extremely premature infants exposed to maternal hypertension
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Hypertensive disorders of pregnancy (HDP) are associated with neonatal hematological disturbances, such as thrombocytopenia. The association of HDP to platelet counts in the context of extreme prematurity, to trends of platelet counts during neonatal hospitalization, and to frequency of platelet transfusions remain to be explored. Procedure Retrospective study of infants born at less than 29 weeks born between 2015 and 2019. Platelet counts were collected on initial complete blood count, at 2 weeks, 32 weeks post‐menstrual age (PMA), 36 weeks PMA, and closest to discharge. We examined the association between HDP and platelet counts at each time point, frequency of platelet transfusions and intraventricular hemorrhage (IVH) grade 3 or more. Results Total 296 infants were included, 43 exposed to HDP. Infants exposed had lower platelet counts at each time point, as well as a higher prevalence of platelet less than 150 × 109/L on one of the time points (32% vs. 65%, p < .001). Infants exposed to maternal hypertension were more frequently exposed to platelet transfusions (63% vs. 18%, p < .001). Mixed effect model demonstrated an association between HDP and a lower trend in platelet counts at each time point (β = −94 × 103/μl, p < .001). Although initial platelet count was associated with severe IVH, it was not associated to exposure to HDP. Conclusion Premature infants exposed to HDP have a higher prevalence of thrombocytopenia, increased frequency of platelet transfusion, and an altered trend in platelet counts during neonatal hospitalization.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».