Use of antenatal corticosteroids among infants with gestational age at 24 to 31 weeks in 57 neonatal intensive care units of China: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Antenatal corticosteroids (ACS) can significantly improve the outcomes of preterm infants. This study aimed to describe the ACS use rates among preterm infants admitted to Chinese neonatal intensive care units (NICU) and to explore perinatal factors associated with ACS use, using the largest contemporary cohort of very preterm infants in China. METHODS: This cross-sectional study enrolled all infants born at 24 +0 to 31 +6 weeks and admitted to 57 NICUs of the Chinese Neonatal Network from January 1st, 2019 to December 30th, 2019. The ACS administration was defined as at least one dose of dexamethasone and betamethasone given before delivery. Multiple logistic regressions were applied to determine the association between perinatal factors and ACS usage. RESULTS: A total of 7828 infants were enrolled, among which 6103 (78.0%) infants received ACS. ACS use rates increased with increasing gestational age (GA), from 177/259 (68.3%) at 24 to 25 weeks' gestation to 3120/3960 (78.8%) at 30 to 31 weeks' gestation. Among infants exposed to ACS, 2999 of 6103 (49.1%) infants received a single complete course, and 33.4% (2039/6103) infants received a partial course. ACS use rates varied from 30.2% to 100% among different hospitals. Multivariate regression showed that increasing GA, born in hospital (inborn), increasing maternal age, maternal hypertension and premature rupture of membranes were associated with higher likelihood to receive ACS. CONCLUSIONS: The use rate of ACS remained low for infants at 24 to 31 weeks' gestation admitted to Chinese NICUs, with fewer infants receiving a complete course. The use rates varied significantly among different hospitals. Efforts are urgently needed to propose improvement measures and thus improve the usage of ACS.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».