Intraventricular hemorrhage: morbidity and risk factors in 3rd level centers in South-East Poland
Notice bibliographique
Résumé
Introduction We describe the incidence of intraventricular hemorrhage (IVH) in preterm infants in all 3rd level centers in Podkarpackie province, Poland. We identify the frequency of risk factors present in this population known to increase the occurrence of IVH, which if changed could result in better treatment outcomes. Material and methods The retrospective, observational, multicenter study included 340 preterm infants who were born at ≤ 28 weeks of gestation. Patients hospitalized at 3rd level centers between 2016 and 2020 were enrolled in the analysis. Results The incidence of IVH in the study population was 51%, and severe grades of IVH (sIVH) occurred in 24% of all infants. Patients diagnosed with sIVH had significantly more often lower gestational age (p = 0.0005), lower birth weight (p = 0.01), lack of antenatal steroid therapy (p = 0.0004), a partial course of antenatal steroid therapy (p = 0.0009), a lower Apgar score at 1 minute (p < 0.0001), invasive mechanical ventilation use (p < 0.0001) and a lower hematocrit (Hct) level at the first measurement after birth (p = 0.002). After multivariate analysis, the significant risk factors that increased risk of sIVH were: lack of or only a partial course of antenatal steroid therapy (OR: 2.85; 95% CI: 1.18–6.83, p = 0.02, OR: 3.16; 95% CI: 1.49–6.67, p = 0.003 respectively), invasive mechanical ventilation use (OR: 4.75; 95% CI: 2.18–10.34, p < 0.001) and the Hct level < 45% at first measurement (OR: 2.62; 95% CI: 1.28–5.37, p = 0.008). Conclusions The occurrence of any grade, but especially a severe grade of IVH is still a very common problem in premature infants. Administering a full course of antenatal steroid therapy, applying interventions to prevent anemia in preterm infants and optimizing ventilation methods may help reduce the incidence of IVH, which will improve patient outcomes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».