Preterm birth and risk of hospitalisation for complex chronic conditions during childhood and adolescence
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To examine the relationship between preterm birth and hospitalisation for paediatric complex chronic conditions. METHODS: We conducted a cohort study of 1 269 745 children born between 2006 and 2022 in Quebec, Canada. We classified preterm birth as extreme (<28 weeks), very (28-31 weeks), and moderate (32-36 weeks). The outcome was hospitalisation for complex chronic conditions, including neurologic, neuromuscular, cardiovascular, respiratory, renal, gastrointestinal, haematologic, immunologic, endocrine, and neoplastic disorders up to 16 years of age. We computed adjusted hazard ratios (HR) and 95% confidence intervals (CI) for the association between preterm birth and complex chronic conditions during 9 948 734 person-years of follow-up. RESULTS: Hospitalisation rates for complex chronic conditions were higher for children born preterm than at term (6.88 vs. 2.24 per 1000 person-years). Preterm birth was associated with all complex chronic conditions, especially respiratory (HR 4.64, 95% CI 4.01-5.37), cardiovascular (HR 3.68, 95% CI 3.47-3.90), and neurologic disorders (HR 3.48, 95% CI 3.21-3.77). Associations were present at all ages and for all degrees of prematurity, but were strongest with extreme prematurity. CONCLUSION: Preterm birth increases the risk of hospitalisation for complex chronic conditions up to age 16 years. Preterm children may benefit from enhanced care throughout childhood and adolescence.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».