Outcomes of Preterm Infants Admitted to Canadian NICUs Before and During the SARS-COV Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To better elucidate the impact of the SARS-COV pandemic on neonatal outcomes, we compared the health outcomes of infants born preterm requiring care in a Canadian NICU before and during the SARS-COV pandemic. METHODS: Using a retrospective cohort study, infants born between 23 and 32 weeks gestation who were admitted to tertiary Canadian NICUs before and during the pandemic were included. A total of 7280 infants were in the pre-pandemic cohort (admitted 1 April 2018-31 December 2019), and 7088 infants were in the pandemic cohort (admitted 1 April 2020-31 December 2021). The primary outcomes included major morbidity or mortality rates. Care strategies and treatments were compared across the two periods. The relative risk (RR) for the pandemic period, compared to the pre-pandemic period, was calculated using a Poisson regression model, adjusted for identified risk factors. RESULTS: There were no significant differences in infant characteristics between the pre-pandemic and pandemic cohorts. The risk of mortality or major morbidity was comparable before and during the pandemic (37% pre-pandemic, 36% pandemic; RR = 1.01, 95% CI 0.92, 1.01). Individual risks for morbidity and mortality did not differ significantly between periods. There was a clinically significant decline in the receipt of the mothers' own milk exclusively at discharge during the pandemic (45% before and 37% during; RR 0.85, 95% CI 0.68, 1.06). CONCLUSIONS: There were no significant differences in major morbidity or mortality rates in preterm infants between pre-pandemic and pandemic cohorts in Canadian NICUs.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».