Prevalence and Implications of Low Reticulocyte–Hemoglobin Levels among Extreme Preterm Neonates: A Single-Center Retrospective Study
Notice bibliographique
Résumé
This retrospective cohort study aims to determine the epidemiology of iron deficiency among extreme preterm neonates and the association of iron-deficient status during the NICU stay with neurodevelopmental outcomes at 18−24 months. Neonates ≤29 weeks gestational age (GA) born between June 2016 and December 2019, who received routine iron supplementation were enrolled. Iron deficiency was defined as reticulocyte−hemoglobin (Ret-Hb) levels ≤ 29 pg at 36 weeks corrected age. A subcohort of neonates completed standardized developmental assessment at 18−24 months corrected age. Significant neurodevelopmental impairment (sNDI) was defined as either Bayley Scales of Infant Development score < 70 or cerebral palsy or blindness or hearing aided. Among a cohort of 215 neonates [GA 25.8 (1.7) weeks, birthweight 885 (232) g], prevalence of iron deficiency was 55%, 21%, 26%, and 13%, in neonates <24 weeks, 24−25 + 6 weeks, 26−27 + 6 weeks, and ≥ 28 weeks GA, respectively. Male sex and receipt of corticosteroid therapy were associated with iron-deficiency. In the subcohort analysis (n = 69), there was no statistically significant association between Ret-Hb levels at 36 weeks corrected age and the risk of sNDI [OR 0.99 (95% CI 0.85−1.2)]. Male infants and those who received postnatal corticosteroids are likely to have iron-limited erythropoiesis at corrected term despite routine iron-supplementation; however, low Ret-Hb levels during the neonatal period were not associated with significant neurological disability in early childhood.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».