Mortality of neonatal respiratory failure from Chinese northwest NICU network
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: We aimed to evaluate the efficacy of respiratory support and surfactant in incidence, management and outcome of neonatal hypoxemic respiratory failure (NRF) in Chinese emerging regional neonatal–perinatal care system in the era of universal health insurance policy. Study design: Clinical data of NRF were prospectively collected in 12 consecutive months from 2011 to 2012 in 12 neonatal intensive care units (NICU) in major cities of Northwest China. NRF was defined as hypoxemia requiring nasal continuous positive airway pressure (nCPAP) or intratracheal ventilation combined with surfactant for at least 24 h, with associated risk factors, mortality rate and major co-morbidities analyzed. Results: Among 9816 admissions, there were 1324 NRF cases with 60.2% being preterm. The incidence of NRF was 13.4% with a mortality of 15.5%. The major underlying diseases were respiratory distress syndrome (RDS, 38.9%) and pneumonia/sepsis (38.0%). Only 15.9% of NRF and 33.8% of RDS received surfactant, which contributed to >70% and >85% survival in RDS patients of birth weight (BW) < 1500 g and >1500 g, respectively. Multivariate logistic regression analysis showed that premature rupture of membrane ≥ 24 h, very low BW and gestational age < 32 weeks, resuscitation at delivery, illness severity at admission, intratracheal ventilation and sepsis were the independent risk factors for the mortality of NRF. The length and cost of NICU stay for survivors reflected care burden in the era of universal health insurance. Conclusions: Surfactant significantly improved the survival of neonates with NRF and RDS, reflecting the respiratory care standard in emerging regional neonatal–perinatal care network with limited resources.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».