Late-Onset Sepsis among Extremely Preterm Infants of 24–28 Weeks Gestation: An International Comparison in 10 High-Income Countries
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Despite advances in neonatal care, late-onset sepsis remains an important cause of preventable morbidity and mortality. Neonatal late-onset sepsis rates have decreased in some countries, while in others they have not. Our objective was to compare trends in late-onset sepsis rates in 9 population-based networks from 10 countries and to assess the associated mortality within 7 days of late-onset sepsis. METHODS: We performed a retrospective population-based cohort study. Infants born at 24-28 weeks' gestation between 2007 and 2019 were eligible for inclusion. Late-onset sepsis was defined as a positive blood or cerebrospinal fluid culture. Late-onset sepsis rates were calculated for 3 epochs (2007-11, 2012-15, and 2016-19). Adjusted risk ratios (aRRs) for late-onset sepsis were calculated for each network. RESULTS: Of a total of 82,850 infants, 16,914 (20.4%) had late-onset sepsis, with Japan having the lowest rate (7.1%) and Spain the highest (44.6%). Late-onset sepsis rates decreased in most networks and remained unchanged in a few. Israel, Sweden, and Finland showed the largest decrease in late-onset sepsis rates. The aRRs for late-onset sepsis showed wide variations between networks. The rate of mortality temporally related to late-onset sepsis was 10.9%. The adjusted mean length of stay for infants with late-onset sepsis was increased by 5-18 days compared to infants with no late-onset sepsis. CONCLUSIONS: One in 5 neonates of 24-28 weeks' gestation develops late-onset sepsis. Wide variability in late-onset sepsis rates exists between networks with most networks exhibiting improvement. Late-onset sepsis was associated with increased mortality and length of stay.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».