Prevalence and Factors Associated with Significant Rebound Hyperbilirubinemia after Phototherapy Among Neonates: A Cross Sectional Survey
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The study was conducted to determine the frequency of post-phototherapy rebound hyperbilirubinemia in neonates. Background: Serum total bilirubin is rapidly reduced in newborn hyperbilirubinemia following intensive phototherapy. With this approach, there is a worry that the bilirubin level frequently rises slightly after stopping phototherapy, a condition called as rebound hyperbilirubinemia. In preterm newborns, those receiving phototherapy for fewer than 72 hours, and those whose Coombs test is positive, post-phototherapy rebound hyperbilirubinemia occurs most frequently. Materials and Methods: A cross sectional survey was conducted in postnatal wards, NICU, Neonatal step down unit, and Pediatric wards at the Agha Khan University Hospital, Karachi, Pakistan from July to December 2016. Using a consecutive sampling method, 178 neonates were included in the study. Data included basic demographic information, along with the gestational age, gender, mode of delivery, and details of phototherapy. Besides, frequency, percentages and descriptive statistics, we employed Chi square test of association considering p-value ≤0.05 as significant. Results: There were 50.6% male and 49.4% female neonates. Total 15.7% neonates were found with rebound hyperbilirubinemiaMean age was 66.21±53.92 hours. Mean length of stay in hospital was 3.14±2.08 days. Mean phototherapy duration was 37.90±6.52 hrs. Practical implication: this study is done to check for rebound hyperbilirubinemia in neonates after phototherapy. Conclusion: Our study found 15.7% neonates with rebound hyperbilirubinemia and was also found significant with age at admission, birth weight, and hospital stay length. Keywords: Post-Phototherapy, Rebound Hyperbilirubinemia, Neonates, prevalance
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».