Fungal infection and neurodevelopmental outcomes at 18–30 months in preterm infants
Notice bibliographique
Résumé
Background: Invasive fungal infection (IFI) is associated with significant mortality and morbidity among preterm infants but there has been no population-based study of long-term neurodevelopmental outcomes. The objective of this study was to examine population-based incidence trends as well as mortality, short term in-hospital morbidity and long-term neurodevelopmental outcomes among preterm infants with IFI, non-fungal infections (NFI) and no infections in Canada. Methods: We conducted a retrospective cohort study of 8,408 infants born at <29 weeks gestational age (GA), admitted to Canadian Neonatal Network neonatal intensive care units (NICU) from April 2009 to December 2017, and followed up at 18-30 months corrected age (CA) in Canadian Neonatal Follow-Up Network clinics. We compared mortality, long term neurodevelopmental outcomes and short term in-hospital morbidity among 3 groups of infants (IFI, NFI, and no infections). Results: < 0.01) less likely to have IFI. Among infants with IFI, NFI and no infections, the incidence of the significant neurodevelopmental impairment (sNDI) was 44.26%, 21.63% and 14.84% respectively, while mortality was 50%, 25.35% and 22.25% respectively. Even after risk adjustment for confounders (GA, Score for Neonatal Acute Physiology Version II, ruptured membranes >24 h, maternal antibiotic treatment, antenatal steroid use, cesarean section), infants with IFI had significantly higher odds of sNDI than NFI (aOR: 2.19; 95% CI: 1.23, 3.91) or no infections (aOR: 2.97; 95% CI: 1.55, 5.71), and higher odds of mortality than NFI (aOR: 1.55; 95% CI: 1.07, 2.26) or no infections (aOR: 1.45; 95% CI: 0.97, 2.17). Conclusions: Preterm infants with invasive fungal infections have significantly higher incidence of mortality and adverse neurodevelopmental outcomes than those with non-invasive fungal infections and no infections.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».