Supplementary Material for: Neonatal Adverse Outcomes Among Hospital Livebirths in Canada: A National Retrospective Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: In Canada, newborn morbidity far surpasses mortality. The Neonatal Adverse Outcome Indicator (NAOI) summarizes neonatal morbidity, but Canadian trend data are lacking. Methods: This Canada-wide retrospective cross-sectional study included hospital livebirths between 24-42 weeks’ gestation, from 2013-2022. Data were obtained from the Canadian Institute of Health Information’s Discharge Abstract Database, excluding Quebec. The NAOI included 15 newborn complications (e.g., birth trauma, intraventricular hemorrhage or respiratory failure) and seven interventions (e.g., resuscitation by intubation and/or chest compressions), adapted from Australia’s NAOI. Rates of NAOI were calculated by gestational age. Unadjusted rate ratios (RR) and 95% confidence interval (CI) were calculated for neonatal mortality, NICU admission, and extended hospital stay, each in relation to the number of NAOI components present (0, 1, 2, 3, 4 or ≥5). Results: Among 2,821,671 newborns, the NAOI rate was 7.6%. NAOI increased from 7.3% in 2013 to 8.0% in 2022 (p<0.01). NAOI prevalence was highest in the most preterm infants. Compared to no NAOI, RRs (95% CI) for mortality were 8.5 (7.6-9.5) with 1, 118.1 (108.4-128.4) with 3, and 395.3 (367.2-425.0) with ≥5 NAOI components. Respective RRs for NICU admission were 6.7 (6.6-6.7), 11.2 (10.9-11.3) and 11.9 (11.6-12.2), and RR for extended hospital stay were 6.6 (6.4-6.7), 12.2 (11.7-12.7) and 26.4 (25.2-27.5). International comparison suggested that Canada had a higher prevalence of NAOI. Conclusion: The Canadian NAOI captures neonatal morbidity using hospitalization data, and is associated with neonatal mortality, NICU admission, and extended hospital stay. Newborn morbidity may be on the rise in recent years.
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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 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,262 | 0,017 |
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 ».