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Enregistrement W4414340380 · doi:10.3389/fmed.2025.1652727

Incidence, risk factors and evolving treatment of severe retinopathy of prematurity in China: a retrospective multicenter cohort study in 70 neonatal intensive care units

2025· article· en· W4414340380 sur OpenAlexaff
Xuting Chen, Yu Xu, Yanchen Wang, Juan Du, Falin Xu, Xinyue Gu, Yun Cao, Jianhua Sun, Mingyan Hei, Shoo Lee, Hongping Xia

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinopathy of Prematurity Studies
Établissements canadiensMount Sinai HospitalMcMaster UniversityHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésRetinopathy of prematurityIntensive careIncidence (geometry)Retrospective cohort studyNeonatal intensive care unitCohort studyGestational age

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: To investigate the current incidence, risk factors and treatment for severe retinopathy of prematurity (ROP) in very preterm infants in China. Methods: This was a descriptive, retrospective cohort study. The study population was very preterm infants admitted to one of the 70 neonatal intensive care units (NICUs) in the Chinese Neonatal Network who underwent ROP screening between January 2019 and December 2020. The primary outcome was severe ROP, defined as type 1 or type 2 ROP. Potential risk factors were identified based on prior evidence and statistical significance. Adjusted odds ratios with 95% confidence intervals were calculated using a multivariable multinomial logistic regression model. Results: This study included 14,670 very preterm infants, among which 17.3% had low-grade ROP, and 8.5% had severe ROP. Treatment was performed in 1,381 (4.7%) eyes of the infants, among which 1,029 (74.5%), 148 (10.7%), and 124 (9.0%) received intravitreal anti-vascular endothelial growth factor injection only, laser treatment only, and vitreoretinal surgery, respectively. Extremely preterm birth (7.61, 95% CI: 6.12-9.46), small for gestational age (SGA; 2.31, 95% CI: 1.71-3.12), outborn status (1.43, 95% CI: 1.22-1.67), 1-min Apgar score < 7 (1.30, 95% CI: 1.11-1.51), >40 days on oxygen (1.70, 95% CI: 1.37-2.10), >28 days on parenteral nutrition (PN; 1.17, 95% CI: 1-1.35), and any inotropes use (2.12, 95% CI: 1.82-2.46) were associated with increased odds of severe ROP. Antenatal steroid use (0.77, 95% CI: 0.66-0.91), large for gestational age (LGA; 0.62, 95% CI: 0.45-0.85), and surfactant treatment (0.75, 95% CI: 0.64-0.87) were associated with reduced odds of severe ROP. Conclusion: The incidence of severe ROP in very preterm infants in China was high compared to the developed countries, and intravitreal anti-VEGF injection was the preferred treatment for severe ROP.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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