Neonatal mortality risk of large-for-gestational-age and macrosomic live births in 15 countries, including 115.6 million nationwide linked records, 2000–2020
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: We aimed to compare the prevalence and neonatal mortality associated with large for gestational age (LGA) and macrosomia among 115.6 million live births in 15 countries, between 2000 and 2020. Design: Population-based, multi-country study. Setting: National healthcare systems. Population: Liveborn infants. Methods: We used individual-level data identified for the Vulnerable Newborn Measurement Collaboration. We calculated the prevalence and relative risk (RR) of neonatal mortality among live births born at term + LGA (>90th centile, and also >95th and >97th centiles when the data were available) versus term + appropriate for gestational age (AGA, 10th–90th centiles) and macrosomic (≥4000, ≥4500 and ≥5000 g, regardless of gestational age) versus 2500–3999 g. INTERGROWTH 21st served as the reference population. Main outcome measures: Prevalence and neonatal mortality risks. Results: Large for gestational age was common (median prevalence 18.2%; interquartile range, IQR, 13.5%–22.0%), and overall was associated with a lower neonatal mortality risk compared with AGA (RR 0.83, 95% CI 0.77–0.89). Around one in ten babies were ≥4000 g (median prevalence 9.6% (IQR 6.4%–13.3%), with 1.2% (IQR 0.7%–2.0%) ≥4500 g and with 0.2% (IQR 0.1%–0.2%) ≥5000 g). Overall, macrosomia of ≥4000 g was not associated with increased neonatal mortality risk (RR 0.80, 95% CI 0.69–0.94); however, a higher risk was observed for birthweights of ≥4500 g (RR 1.52, 95% CI 1.10–2.11) and ≥5000 g (RR 4.54, 95% CI 2.58–7.99), compared with birthweights of 2500–3999 g, with the highest risk observed in the first 7 days of life. Conclusions: In this population, birthweight of ≥4500 g was the most useful marker for early mortality risk in big babies and could be used to guide clinical management decisions.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,001 |
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 découle