Association of neonatal outcome with birth weight for gestational age in Chinese very preterm infants: a retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The neonatal outcomes across different percentiles of birth weight for gestational age are still unclear. METHODS: weeks who were admitted within 7 days after birth were included. The composite outcome was defined as mortality or any one of neonatal major morbidities, including necrotizing enterocolitis (NEC), bronchopulmonary dysplasia (BPD), severe intraventricular hemorrhage (IVH), cystic periventricular leukomalacia (cPVL), severe retinopathy of prematurity (ROP), and sepsis. Multivariable logistic regressions using generalized estimating equation approach were conducted. RESULTS: A total of 8380 infants were included with a mean GA of 30 (28-31) weeks. Of these, 1373 (16.5%) were born at less than 28 weeks, while 6997 (83.5%) had a GA between 28 and 32 weeks. Our analysis indicated that the risk of composite outcomes was negatively associated with birth weight for gestational age, and compared to the reference group, the multiple-adjusted ORs (95%CI) of composite outcomes were 4.89 (3.51-6.81) and 2.16 (1.77-2.63) for infants with birth weight for gestational less than 10th percentile and 10th -30th percentile, respectively. The ORs (95%CI) of mortality, NEC, BPD, severe ROP, and sepsis in infants with birth weight for gestational age at 10th-30th percentile were 1.94 (1.56-2.41), 1.08 (0.79-1.47), 2.48 (2.03-3.04), 2.35 (1.63-3.39), and 1.39 (1.10-1.77), respectively. CONCLUSION: Our study suggested that the risk of adverse neonatal outcomes increased significantly when the birth weight for gestational age was below the 30th percentile. Regular monitoring and early intervention are crucial for these high-risk infants.
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 | 0,009 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».