Published May 20, 2020 | Version v1
Publication Open

Derivation and validation of a prognostic score for neonatal mortality in Ethiopia: a case-control study

Creators

  • 1. Stanford University
  • 2. University of Gondar

Description

Abstract Background Early warning scores for neonatal mortality have not been designed for low income countries. We developed and validated a score to predict mortality upon admission to a NICU in Ethiopia. Methods We conducted a retrospective case-control study at the University of Gondar Hospital, Gondar, Ethiopia. Neonates hospitalized in the NICU between January 1, 2016 to June 31, 2017. Cases were neonates who died and controls were neonates who survived. Results Univariate logistic regression identified variables associated with mortality. The final model was developed with stepwise logistic regression. We created the Neonatal Mortality Score, which ranged from 0 to 52, from the model's coefficients. Bootstrap analysis internally validated the model. The discrimination and calibration were calculated. In the derivation dataset, there were 207 cases and 605 controls. Variables associated with mortality were admission level of consciousness, admission respiratory distress, gestational age, and birthweight. The AUC for neonatal mortality using these variables in aggregate was 0.88 (95% CI 0.85–0.91). The model achieved excellent discrimination (bias-corrected AUC) under internal validation. Using a cut-off of 12, the sensitivity and specificity of the Neonatal Mortality Score was 81 and 80%, respectively. The AUC for the Neonatal Mortality Score was 0.88 (95% CI 0.85–0.91), with similar bias-corrected AUC. In the validation dataset, there were 124 cases and 122 controls, the final model and the Neonatal Mortality Score had similar discrimination and calibration. Conclusions We developed, internally validated, and externally validated a score that predicts neonatal mortality upon NICU admission with excellent discrimination and calibration.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

الملخص معلومات أساسية لم يتم تصميم درجات الإنذار المبكر لوفيات الأطفال حديثي الولادة للبلدان منخفضة الدخل. قمنا بتطوير والتحقق من صحة النتيجة للتنبؤ بالوفيات عند القبول في وحدة العناية المركزة لحديثي الولادة في إثيوبيا. الأساليب أجرينا دراسة حالة- مراقبة بأثر رجعي في مستشفى جامعة جوندار، جوندار، إثيوبيا. تم إدخال حديثي الولادة إلى المستشفى في وحدة العناية المركزة لحديثي الولادة بين 1 يناير 2016 إلى 31 يونيو 2017. الحالات كانت لحديثي الولادة الذين ماتوا والضوابط كانت لحديثي الولادة الذين نجوا. النتائج حدد الانحدار اللوجستي أحادي المتغير المتغيرات المرتبطة بالوفيات. تم تطوير النموذج النهائي مع الانحدار اللوجستي التدريجي. أنشأنا درجة وفيات حديثي الولادة، والتي تراوحت من 0 إلى 52، من معاملات النموذج. تحقق تحليل Bootstrap داخليًا من صحة النموذج. تم حساب التمييز والمعايرة. في مجموعة بيانات الاشتقاق، كان هناك 207 حالة و 605 عنصر تحكم. كانت المتغيرات المرتبطة بالوفيات هي مستوى القبول في الوعي، وضيق الجهاز التنفسي، وعمر الحمل، والوزن عند الولادة. كانت المساحة تحت المنحنى لوفيات الأطفال حديثي الولادة باستخدام هذه المتغيرات في المجموع 0.88 (95 ٪ CI 0.85–0.91). حقق النموذج تمييزًا ممتازًا (تصحيح انحياز مفوضية الاتحاد الأفريقي) في إطار التحقق الداخلي. باستخدام فاصل 12، كانت حساسية وخصوصية درجة وفيات حديثي الولادة 81 و 80 ٪ على التوالي. كانت المساحة تحت المنحنى لمعدل وفيات حديثي الولادة 0.88 (95 ٪ CI 0.85-0.91)، مع تصحيح مماثل للمساحة تحت المنحنى. في مجموعة بيانات التحقق من الصحة، كانت هناك 124 حالة و 122 عنصر تحكم، وكان للنموذج النهائي ودرجة وفيات الأطفال حديثي الولادة تمييز ومعايرة مماثلين. الاستنتاجات التي قمنا بتطويرها والتحقق من صحتها داخليًا والتحقق من صحتها خارجيًا درجة تتنبأ بوفيات الأطفال حديثي الولادة عند قبولهم في وحدة العناية المركزة لحديثي الولادة مع تمييز ومعايرة ممتازين.

Translated Description (French)

Résumé Contexte Les scores d'alerte précoce pour la mortalité néonatale n'ont pas été conçus pour les pays à faible revenu. Nous avons développé et validé un score pour prédire la mortalité lors de l'admission dans une USIN en Éthiopie. Méthodes Nous avons mené une étude cas-témoins rétrospective à l'hôpital de l'Université de Gondar, à Gondar, en Éthiopie. Nouveau-nés hospitalisés en USIN entre le 1er janvier 2016 et le 31 juin 2017. Les cas étaient des nouveau-nés qui sont morts et les témoins étaient des nouveau-nés qui ont survécu. Résultats La régression logistique univariée a identifié des variables associées à la mortalité. Le modèle final a été développé avec une régression logistique par étapes. Nous avons créé le score de mortalité néonatale, qui allait de 0 à 52, à partir des coefficients du modèle. L'analyse Bootstrap a validé le modèle en interne. La discrimination et l'étalonnage ont été calculés. Dans l'ensemble de données de dérivation, il y avait 207 cas et 605 contrôles. Les variables associées à la mortalité étaient le niveau de conscience à l'admission, la détresse respiratoire à l'admission, l'âge gestationnel et le poids à la naissance. L'ASC pour la mortalité néonatale en utilisant ces variables dans l'ensemble était de 0,88 (IC à 95 % 0,85-0,91). Le modèle a obtenu une excellente discrimination (ASC corrigée des biais) sous validation interne. En utilisant un seuil de 12, la sensibilité et la spécificité du score de mortalité néonatale étaient de 81 et 80 %, respectivement. L'ASC pour le score de mortalité néonatale était de 0,88 (IC à 95 % 0,85-0,91), avec une ASC corrigée des biais similaire. Dans l'ensemble de données de validation, il y avait 124 cas et 122 témoins, le modèle final et le score de mortalité néonatale avaient une discrimination et un étalonnage similaires. Conclusions Nous avons développé, validé en interne et validé en externe un score qui prédit la mortalité néonatale lors de l'admission à l'USIN avec une excellente discrimination et un excellent étalonnage.

Translated Description (Spanish)

Resumen Antecedentes Las puntuaciones de alerta temprana para la mortalidad neonatal no se han diseñado para los países de bajos ingresos. Desarrollamos y validamos una puntuación para predecir la mortalidad tras el ingreso en una UCIN en Etiopía. Métodos Realizamos un estudio retrospectivo de casos y controles en el Hospital de la Universidad de Gondar, Gondar, Etiopía. Neonatos hospitalizados en la UCIN entre el 1 de enero de 2016 y el 31 de junio de 2017. Los casos eran neonatos que murieron y los controles eran neonatos que sobrevivieron. Resultados La regresión logística univariante identificó variables asociadas a la mortalidad. El modelo final se desarrolló con regresión logística paso a paso. Creamos la Puntuación de Mortalidad Neonatal, que osciló entre 0 y 52, a partir de los coeficientes del modelo. El análisis Bootstrap validó internamente el modelo. Se calculó la discriminación y la calibración. En el conjunto de datos de derivación, hubo 207 casos y 605 controles. Las variables asociadas con la mortalidad fueron el nivel de conciencia de ingreso, la dificultad respiratoria de ingreso, la edad gestacional y el peso al nacer. El AUC para la mortalidad neonatal utilizando estas variables en conjunto fue de 0,88 (IC del 95%: 0,85-0,91). El modelo logró una excelente discriminación (AUC corregida por sesgo) bajo validación interna. Usando un punto de corte de 12, la sensibilidad y especificidad de la Puntuación de Mortalidad Neonatal fue de 81 y 80%, respectivamente. El AUC para la puntuación de mortalidad neonatal fue de 0,88 (IC del 95%: 0,85-0,91), con un AUC corregido por sesgo similar. En el conjunto de datos de validación, hubo 124 casos y 122 controles, el modelo final y la puntuación de mortalidad neonatal tuvieron una discriminación y calibración similares. Conclusiones Desarrollamos, validamos internamente y validamos externamente una puntuación que predice la mortalidad neonatal tras el ingreso en la UCIN con una excelente discriminación y calibración.

Files

s12887-020-02107-8.pdf

Files (980.7 kB)

⚠️ Please wait a few minutes before your translated files are ready ⚠️ Note: Some files might be protected thus translations might not work.
Name Size Download all
md5:16d7b5af2e8e1c0290e01efe2678a5d9
980.7 kB
Preview Download

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
اشتقاق والتحقق من النتيجة التنبؤية لوفيات الأطفال حديثي الولادة في إثيوبيا: دراسة حالة- مراقبة
Translated title (French)
Dérivation et validation d'un score pronostique de mortalité néonatale en Ethiopie : une étude cas-témoins
Translated title (Spanish)
Derivación y validación de una puntuación de pronóstico para la mortalidad neonatal en Etiopía: un estudio de casos y controles

Identifiers

Other
https://openalex.org/W3026157670
DOI
10.1186/s12887-020-02107-8

Is supplement to
https://openalex.org/W4295938515 (Other)
https://openalex.org/W4223515551 (Other)
https://openalex.org/W3173253237 (Other)
https://openalex.org/W2784275068 (Other)
https://openalex.org/W2770006511 (Other)
https://openalex.org/W2466149353 (Other)
https://openalex.org/W2373719981 (Other)
https://openalex.org/W2363232914 (Other)
https://openalex.org/W2354695919 (Other)
https://openalex.org/W2133236766 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
Ethiopia

References

  • https://openalex.org/W1486198143
  • https://openalex.org/W1493951076
  • https://openalex.org/W1559925634
  • https://openalex.org/W1965567086
  • https://openalex.org/W1979226143
  • https://openalex.org/W1994682257
  • https://openalex.org/W2034761619
  • https://openalex.org/W2037195555
  • https://openalex.org/W2037668591
  • https://openalex.org/W2057221557
  • https://openalex.org/W2086995514
  • https://openalex.org/W2091273845
  • https://openalex.org/W2098173237
  • https://openalex.org/W2103012812
  • https://openalex.org/W2105306687
  • https://openalex.org/W2115013670
  • https://openalex.org/W2117897510
  • https://openalex.org/W2127534241
  • https://openalex.org/W2169293513
  • https://openalex.org/W2299473726
  • https://openalex.org/W2546080677
  • https://openalex.org/W2577646179
  • https://openalex.org/W2595524454
  • https://openalex.org/W2742137802
  • https://openalex.org/W2889594345
  • https://openalex.org/W4240615613
  • https://openalex.org/W4300625772