Association of Neonatal Morbidities and Postnatal Growth Faltering in Preterm Neonates
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Postnatal growth faltering (PGF) is a risk factor for adverse neurodevelopment in very preterm neonates. The aim of this retrospective study was to determine which infants’ baseline characteristics, prenatal risk factors and neonatal morbidities are associated with two definitions of PGF: defined as loss of >2 weight z-scores (severe PGF) or as loss of >1 weight, length, and head circumference z-scores between birth and discharge (complex PGF); Methods: 146 premature newborns (<32 weeks of gestational age, <1500 g) were included in the study. Anonymized data including anthropometric measurements (weight, length, and head circumference), perinatal and neonatal data (demographics, maternal morbidities and previous pregnancies, and neonatal and perinatal morbidities) were extracted from the clinical electronic database. Changes in anthropometric age- and sex-specific z-scores using the Fenton 2013 preterm growth charts were calculated to diagnose severe PGF and complex PGF; Results: The incidence of severe PGF was 11% and complex PGF was 24%. Both PGF definitions were associated with bronchopulmonary dysplasia (BPD), severe retinopathy of prematurity (ROP), longer respiratory support, and longer hospital stay. Severe PGF was associated with surgical necrotizing enterocolitis at 25% vs. 1.5%, p = 0.001. Complex PGF was associated with severe brain injury at 51% versus 27%, p = 0.007. Complex PGF was more common in newborns born most prematurely, while severe PGF was more common in newborns born small for gestational age (SGA); Conclusions: Both severe and complex PGF are associated with several important neonatal morbidities, which might explain why growth faltering is associated with suboptimal neurodevelopment. Appropriate early identification of faltered growth may influence medical and nutrition interventions which in turn could improve the outcome of very preterm newborns.
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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 ».