Influence of time of birth in early neonatal mortality and morbidity: retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A key target of the 2030 Sustainable Development Goals is to eliminate preventable deaths in newborns and children under 5. This study aimed to estimate the effect of time of birth on early neonatal mortality (ENM) and low Apgar scores at 5 min (LA5) in newborns. METHODS: A retrospective cohort study was conducted using vital statistics data on live births, maternal morbidity, congenital defects and perinatal mortality in Cauca-Colombia (2017-2021) excluding out-of-hospital, multiple and major defect cases. A directed acyclic graph was constructed to define the confounder adjustment set. Multivariable logistic, linear and propensity score models evaluated the effect of birth timing on neonatal outcomes, estimating crude and adjusted incidence rate ratios (IRRa). RESULTS: We assessed 65 182 live births, finding similar baseline characteristics for daytime and night-time births. ENM was 0.2% (95% CI 0.19% to 0.26%) at 7 days of follow-up, absolute mortality difference 0.1% (95% CI -0.01% to 0.12%). Night-time births increased the incidence of ENM in the primary analysis IRRa 1.27 (95% CI 0.90 to 1.82), in the secondary IRRa 1.45 (95% CI 0.94 to 2.20), and in the primary and secondary sensitivity analysis, respectively, IRRa 1.48 (95% CI 1.06 to 2.07) and 1.70 (95% CI 1.16 to 2.59). LA5 was present in 0.7% (95% CI 0.60% to 0.72%) of birth, with absolute LA5 difference 0.1% (95% CI -0.02% to 0.22%). Night-time births increased the incidence of LA5 in the primary analysis IRRa 1.31 (95% CI 1.00 to 1.49), in the secondary IRRa 1.44 (95% CI 1.13 to 1.83), and in the primary and secondary sensitivity analysis, respectively, IRRa 1.31 (95% CI 1.08 to 1.59) and IRRa 1.54 (95% CI 1.23 to 1.92). CONCLUSIONS: Birth at night-time is associated with worse neonatal outcomes, ENM and low Apgar scores in Colombia's diverse population, highlighting the need for optimised prenatal care, revised work schedules and improved referral systems in maternal health.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».