65 Outcomes of Neonates Admitted to the NICU during the COVID-19 Pandemic: Comparison with a Pre-Pandemic Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction/Background The effect of the COVID-19 pandemic on neonatal outcomes is not yet completely understood. Objectives To compare the neonatal outcomes of very preterm infants admitted to Canadian NICUs pre- and during the COVID-19 pandemic. Design/Methods This retrospective cohort study included infants born <33 weeks and admitted to tertiary Canadian NICUs participating in the Canadian Neonatal Network (CNN) database. The sample included 14,368 infants from two cohorts: 7,280 infants pre-pandemic (April 1, 2018 – December 31, 2019) and 7,088 infants during the pandemic (April 1, 2020 – December 31, 2021). Primary composite outcomes were mortality or major morbidity. Care practices and interventions were compared. Relative risk (RR) comparing the pandemic vs pre-pandemic periods were estimated using generalized estimated equations and adjusted for confounders. Results The characteristics of infants admitted before and during the pandemic were not significantly different. The incidence of mortality or major morbidity was similar pre- and during the pandemic (37%, 36% respectively; RR=1.01 [0.92, 1.01]; Table 1). Infant health outcomes were not significantly different between periods. There was a non-significant decrease in the exclusive receipt of mothers’ own milk (MOM) at discharge (45% pre- and 37% during; RR=0.85 [0.68, 1.06]). Conclusion There was no difference in clinical outcomes between pre-pandemic and pandemic cohorts. The possibility of lower receipt of exclusive MOM at discharge during the COVID-19 pandemic needs further study.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».