Early blood glucose screening in asymptomatic high-risk neonates
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Detecting and treating severe hypoglycemia promptly after birth is crucial due to its association with adverse long-term neurodevelopmental outcomes. However, limited data are available on the optimal timing of glucose screening in asymptomatic high-risk neonates prone to hypoglycemia. Risk factors associated with asymptomatic high-risk neonates include late prematurity ≥35 and <37 weeks gestation (LPT), small-for-gestational-age (SGA), large-for-gestational-age (LGA), and infant-of-a-diabetic mother (IDM). This study aims to determine the incidence and the impact of individual risk factors on early hypoglycemia (defined as blood glucose ≤25 mg/dL in the initial hour after birth) in asymptomatic high-risk neonates. METHODS: All asymptomatic high-risk neonates ≥35 weeks gestation underwent early blood glucose screening within the first hour after birth (n=1,690). A 2-year retrospective analysis was conducted to assess the incidence of early neonatal hypoglycemia in this cohort and its association with hypoglycemia risk factors. RESULTS: Out of the 9,919 births, 1,690 neonates (17 %) had risk factors for neonatal hypoglycemia, prompting screening within the first hour after birth. Incidence rates for blood glucose ≤25 mg/dL and ≤15 mg/dL were 3.1 and 0.89 %, respectively. Of concern, approximately 0.5 % of all asymptomatic at-risk neonates had a blood glucose value of ≤10 mg/dL. LPT and LGA were the risk factors significantly associated with early neonatal hypoglycemia. CONCLUSIONS: Asymptomatic high-risk neonates, particularly LPT and LGA neonates, may develop early severe neonatal hypoglycemia identified by blood glucose screening in the first hour of life. Additional investigation is necessary to establish protocols for screening and managing asymptomatic high-risk neonates.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».