RU2531346C1 - Method for prediction of bronchopulmonary pathology in ventilated infants in neonatal period - Google Patents

Method for prediction of bronchopulmonary pathology in ventilated infants in neonatal period Download PDF

Info

Publication number
RU2531346C1
RU2531346C1 RU2013120362/14A RU2013120362A RU2531346C1 RU 2531346 C1 RU2531346 C1 RU 2531346C1 RU 2013120362/14 A RU2013120362/14 A RU 2013120362/14A RU 2013120362 A RU2013120362 A RU 2013120362A RU 2531346 C1 RU2531346 C1 RU 2531346C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
bronchopulmonary
pathology
hours
days
bronchopulmonary pathology
Prior art date
Application number
RU2013120362/14A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Юлия Борисовна Клюхина
Степан Григорьевич Григорьев
Original Assignee
Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего профессионального образования Военно-медицинская академия им. С.М. Кирова Министерства обороны Российской Федерации (ВМедА)
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего профессионального образования Военно-медицинская академия им. С.М. Кирова Министерства обороны Российской Федерации (ВМедА) filed Critical Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего профессионального образования Военно-медицинская академия им. С.М. Кирова Министерства обороны Российской Федерации (ВМедА)
Priority to RU2013120362/14A priority Critical patent/RU2531346C1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2531346C1 publication Critical patent/RU2531346C1/en

Links

Landscapes

  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)

Abstract

FIELD: medicine.
SUBSTANCE: clinical findings are assessed, and laboratory diagnostics is performed. An index ŷ of probability of the bronchopulmonary pathology is additionally calculated by formula: y ^
Figure 00000001
=exp(-5.32+0.77x1+0.95x2+1.07x3+1.55x4+2.56x5+0.75x6+0.6x7/(1+exp((-5.32+0.77x1+0.95x2+1.07x3+1.55x4+2.56x5+0.75x6+0.6x7)), wherein y ^
Figure 00000010
is the probability of the bronchopulmonary pathology, x1 is a gestational age: mature - 0, pre-mature - 1; x2 is the length of oxygen therapy more than 336 hours (14 days) - 1, less - 0; x3 is the length of stringent parameters of artificial pulmonary ventilation more than 144 hours (6 days) - 1, less - 0; x4 is the length of stringent parameters of artificial pulmonary ventilation at peak inspiratory pressure more than 72 hours (3 days) - 1, less - 0; x5 is the presence of the burdened hereditary bronchopulmonary system: no - 0, yes - 1; x6 is a degree of connective tissue dysplasia: mild - 0, moderate and severe - 1; x7 is the presence of complications (pneumothorax, atelectasis, pneumonia): no - 0, yes - 1, and if the index of the probability of the bronchopulmonary pathology y ^
Figure 00000010
>0.5 the bronchopulmonary pathology is predicted.
EFFECT: method enables the high-reliability prediction of the bronchopulmonary pathology in the ventilated children in the neonatal period.
1 tbl

Description

Изобретение относится к области медицины (педиатрия, пульмонология, неонатология) и может быть использовано для прогнозирования формирования бронхолегочной патологии у детей, находившихся на искусственной вентиляции легких (ИВЛ) в неонатальном периоде.The invention relates to the field of medicine (pediatrics, pulmonology, neonatology) and can be used to predict the formation of bronchopulmonary pathology in children who were on mechanical ventilation (IVL) in the neonatal period.

Известен способ прогнозирования бронхолегочных заболеваний в раннем возрасте у детей, находившихся на искусственной вентиляции легких в неонатальном периоде (Сокол Е.Б. Формирование бронхолегочной патологии у детей, находившихся на искусственной вентиляции легких в неонатальном периоде. Автореф. дис…канд.мед.наук. - Воронеж. - 2011. - 21 с.). Способ заключается в том, что на основании обследования и изучения катанеза 221 детей выявлены наиболее значимые факторы развития респираторной патологии у детей, находившихся на ИВЛ в неонатальном периоде.A known method for predicting bronchopulmonary diseases at an early age in children undergoing mechanical ventilation in the neonatal period (Sokol EB Formation of bronchopulmonary pathology in children undergoing mechanical ventilation in the neonatal period. Author's abstract. Cand. Cand. - Voronezh. - 2011 .-- 21 p.). The method consists in the fact that on the basis of examination and study of the catanesis of 221 children, the most significant factors in the development of respiratory pathology in children who were on mechanical ventilation in the neonatal period were identified.

Недостатком известного способа является невысокая точность прогнозирования.The disadvantage of this method is the low accuracy of prediction.

Цель изобретения: обеспечить высокую степень достоверности прогнозирования формирования бронхолегочной патологии у детей, находившихся на искусственной вентиляции легких (ИВЛ) в неонатальном периоде. The purpose of the invention: to provide a high degree of accuracy in predicting the formation of bronchopulmonary pathology in children who were on mechanical ventilation (mechanical ventilation) in the neonatal period.

Цель достигается тем, что определяют индекс вероятности развития бронхолегочной патологии

Figure 00000001
Figure 00000002
по формуле:The goal is achieved by determining the probability index of the development of bronchopulmonary pathology
Figure 00000001
Figure 00000002
according to the formula:

Figure 00000003
Figure 00000003

где:Where:

Figure 00000001
- вероятность положительного эффекта
Figure 00000004
Figure 00000001
- probability of a positive effect
Figure 00000004

x1 - срок гестации: доношенный - 0, недоношенный - 1;x 1 - gestational age: full-term - 0, premature - 1;

x2 - длительность кислородотерапии более 336 часов (14 суток): нет - 0, да - 1;x 2 - the duration of oxygen therapy more than 336 hours (14 days): no - 0, yes - 1;

x3 - длительность «жестких» параметров ИВЛ более 144 часов (6 суток): нет - 0, да - 1;x 3 - the duration of the “hard” mechanical ventilation parameters is more than 144 hours (6 days): no - 0, yes - 1;

x4 - длительность «жестких» параметров ИВЛ по пиковому давлению на вдохе более более 72 часов (3 суток): нет - 1, да - 0;x 4 - the duration of the "hard" parameters of mechanical ventilation according to the peak inspiratory pressure for more than 72 hours (3 days): no - 1, yes - 0;

x5 - наличие отягощенной по заболеваниям бронхолегочной системы наследственности: нет - 0, да - 1;x 5 - the presence of a heredity burdened by diseases of the bronchopulmonary system of heredity: no - 0, yes - 1;

x6 - степень дисплазии соединительной ткани: легкая - 0, умеренная и выраженная - 1;x 6 - the degree of connective tissue dysplasia: light - 0, moderate and severe - 1;

x7 - наличие осложнений (пневмоторакс, ателектаз, пневмония): нет - 0, да - 1, и при

Figure 00000005
прогнозируют формирование бронхолегочной патологии.x 7 - the presence of complications (pneumothorax, atelectasis, pneumonia): no - 0, yes - 1, and with
Figure 00000005
predict the formation of bronchopulmonary pathology.

Способ реализуется следующим образом: определяют индекс вероятности развития бронхолегочной патологии

Figure 00000001
по формуле:The method is implemented as follows: determine the probability index of the development of bronchopulmonary pathology
Figure 00000001
according to the formula:

Figure 00000006
Figure 00000006

где:Where:

Figure 00000001
- вероятность положительного эффекта
Figure 00000004
Figure 00000001
- probability of a positive effect
Figure 00000004

x1 - срок гестации: доношенный - 0, недоношенный - 1;x 1 - gestational age: full-term - 0, premature - 1;

x2 - длительность кислородотерапии более 336 часов (14 суток): нет - 0, да - 1;x 2 - the duration of oxygen therapy more than 336 hours (14 days): no - 0, yes - 1;

x3 - длительность «жестких» параметров ИВЛ более 144 часов (6 суток): нет - 0, да - 1;x 3 - the duration of the “hard” mechanical ventilation parameters is more than 144 hours (6 days): no - 0, yes - 1;

x4 - длительность «жестких» параметров ИВЛ по пиковому давлению на вдохе более более 72 часов (3 суток): нет - 1, да - 0;x 4 - the duration of the "hard" parameters of mechanical ventilation according to the peak inspiratory pressure for more than 72 hours (3 days): no - 1, yes - 0;

x5 - наличие отягощенной по заболеваниям бронхолегочной системы наследственности: нет - 0, да - 1;x 5 - the presence of a heredity burdened by diseases of the bronchopulmonary system of heredity: no - 0, yes - 1;

x6 - степень дисплазии соединительной ткани: легкая - 0, умеренная и выраженная - 1;x 6 - the degree of connective tissue dysplasia: light - 0, moderate and severe - 1;

x7 - наличие осложнений (пневмоторакс, ателектаз, пневмония): нет - 0, да - 1, и при

Figure 00000005
прогнозируют формирование бронхолегочной патологии.x 7 - the presence of complications (pneumothorax, atelectasis, pneumonia): no - 0, yes - 1, and with
Figure 00000005
predict the formation of bronchopulmonary pathology.

Примеры прогностической реализации способа (классификации детей основной группы по признаку без патологии бронхолегочной системы (Зд.) - с заболеванием бронхолегочной системы (Б.) с помощью логистической регрессионной модели в сравнении с наблюдавшейся в опыте) показаны в таблице 1:Examples of the prognostic implementation of the method (classification of children of the main group on the basis of no pathology of the bronchopulmonary system (Zd.) - with a disease of the bronchopulmonary system (B.) using a logistic regression model in comparison with that observed in the experiment) are shown in table 1:

Таблица 1Table 1

Инициалы ребенкаBaby initials Срок гестацииGestation period ДлительностьO2-терапии более 336 ч.Duration of O2 therapy over 336 hours. Дл. «жестких» параметров ИВЛ более 144 ч.For “Hard” ventilation parameters for more than 144 hours Пл. ИВЛ с «жесткими» по PIP параметрами более72 ч.Pl. IVL with "hard" PIP parameters for more than 72 hours Отягощенная наследственностьBurdened by heredity Степень дисплазииDegree of dysplasia Наличие осложненийThe presence of complications Диагноз в отдаленном периодеThe diagnosis in the long term Прогноз с помощью моделиModel Forecast 1one Вася М.Vasya M. 1one 00 00 1one 00 1one 1one Зд.Rear 0,040.04 22 Сергей С.Sergey S. 1one 00 00 1one 00 1one 00 Зд.Rear 0,020.02 33 Дима Р.Dima R. 1one 00 00 1one 1one 00 00 Зд.Rear 0,120.12 4four Паша М.Pasha M. 1one 00 00 1one 00 1one 00 Зд.Rear 0,020.02 55 Вика В.Vika V. 1one 00 00 1one 00 00 00 Зд.Rear 0,010.01 66 Дима Щ.Dima S. 1one 1one 00 1one 00 1one 1one Зд.Rear 0,100.10 77 Алик М.Alik M. 1one 1one 00 1one 1one 1one 00 Б.B. 0,780.78 88 Женя С.Zhenya S. 1one 00 00 1one 1one 1one 1one Б.B. 0,710.71 99 Иван Г.Ivan G. 1one 1one 1one 00 1one 1one 1one Б.B. 0,950.95 1010 Алена П.Alena P. 1one 1one 1one 00 00 1one 1one БB 0,590.59 Примечания: Срок гестации: 0 - 37-40 недель, 1 - 30-36 недель. Длительность O2-терапии более 336 часов, «жестких» параметров ИВЛ более 144 часов, наличие осложнений (ателектаз, пневмоторакс, пневмония), отягощенная наследственность: да-1, нет-0. Длительность «жестких» по PIP параметров вентиляции более 72 часов: да-0, нет-1. Степень дисплазии: 0-легкая, 1-умеренная, выраженная. Диагноз: Зд.-здоров, Б.-болен.Notes: gestational age: 0 - 37-40 weeks, 1 - 30-36 weeks. Duration of O2-therapy is more than 336 hours, “hard” ventilation parameters are more than 144 hours, the presence of complications (atelectasis, pneumothorax, pneumonia), burdened heredity: yes-1, no-0. Duration of ventilation parameters “rigid” in PIP over 72 hours: yes-0, no-1. The degree of dysplasia: 0-mild, 1-moderate, severe. Diagnosis: Zd.-healthy, B.-sick.

Эта формула является результатом изучения катамнеза 122 детей, находившихся на ИВЛ в раннем неонатальном периоде. Данные по наследственному анамнезу семьи, соматическому и акушерско-гинекологическому анамнезу матерей, получены на основании медицинской документации и собеседования с родителями. Оценка периода новорожденности проведена ретроспективно по данным историй болезни новорожденных. Состояние здоровья детей в постнатальном периоде после выписки из стационара оценивали на основании собеседования с родителями, данных амбулаторных карт развития и других медицинских документов. При осмотре ребенка проводили оценку особенностей физического развития, наличия малых аномалий развития, признаков соединительнотканных дисплазии (классификация Абакумовой Л.Н., 2006). Лабораторно-инструментальное обследование проводилось врачами-специалистами на базе СПбГБУЗ КДЦД. Затем методом логистической регрессии была построена математическая модель для возможности прогнозирования формирования бронхолегочной патологии у детей, находившихся на ИВЛ в неонатальном периоде. Такая модель является экспресс-прогнозом, т.к. строится на основании минимально достаточного числа известных признаков. В качестве прогнозируемого показателя-отклика определен диагноз в возрасте 8 (11) лет (благоприятный - ребенок без патологии бронхолегочной системы - 0 и неблагоприятный - ребенок с патологией легких - 1). В качестве признаков, включаемых в модель как независимые факторы-причины, определена совокупность данных анамнеза, достоверно связанных с исходами. В исходную обучающую матрицу было включено 11 признаков. После логического анализа и оценки связей исходных данных с помощью корреляционного анализа для дальнейшего исследования в обучающей матрице осталось 7 признаков, которые имели сильную (r>0,7) или умеренную (0,27<r<0,7) и статистически значимую (p<0,05) корреляционную связь с исходом. Решение задачи логистического регрессионного анализа было реализовано с помощью процедуры Logistic Regression из пакетов прикладных программ по статистической обработке данных Statistica. По итогам расчетов с помощью модуля Logistic Regression, в модель включены 7 признаков, обладающих статистической надежностью не менее 70%. В результате получилась статистически значимая (p<0,001) и классификационно способная на 76,2% математическая модель. В подгруппе детей без патологии легких исследуемая модель обеспечивает совпадение прогнозируемого результата с реальным в 77,4% случаев (у 65 из 84); в подгруппе детей с патологией бронхолегочной системы совпадение прогнозируемых и реальных исходов отмечено в 73,6% наблюдений (в 28 из 38 случаев); информационная способность модели в целом составляет 76,2% (совпадение диагноза ребенка с прогнозируемым у 93 из 122).This formula is the result of studying the follow-up history of 122 children who were on mechanical ventilation in the early neonatal period. Data on the hereditary history of the family, somatic and obstetric-gynecological history of mothers, obtained on the basis of medical documentation and interviews with parents. The assessment of the neonatal period was carried out retrospectively according to the data of the newborn’s case histories. The health status of children in the postnatal period after discharge from the hospital was evaluated on the basis of an interview with parents, data from outpatient development cards and other medical documents. When examining a child, an assessment was made of the features of physical development, the presence of small developmental abnormalities, signs of connective tissue dysplasia (classification by Abakumova L.N., 2006). Laboratory and instrumental examination was carried out by medical specialists on the basis of SPbGBUZ KDTSD. Then, using a logistic regression method, a mathematical model was built to predict the formation of bronchopulmonary pathology in children who were on mechanical ventilation in the neonatal period. Such a model is an express forecast, because built on the basis of a minimum sufficient number of known features. As a predicted response indicator, a diagnosis was defined at the age of 8 (11) years (favorable - a child without pathology of the bronchopulmonary system - 0 and adverse - a child with lung pathology - 1). As signs included in the model as independent factors-causes, a set of anamnesis data reliably associated with outcomes is determined. 11 features were included in the original training matrix. After a logical analysis and assessment of the relationships of the source data using the correlation analysis for further research in the training matrix, there are 7 signs that were strong (r> 0.7) or moderate (0.27 <r <0.7) and statistically significant (p <0.05) correlation with outcome. The solution to the problem of logistic regression analysis was implemented using the Logistic Regression procedure from Statistica statistical software packages. According to the results of calculations using the Logistic Regression module, 7 features with a statistical reliability of at least 70% are included in the model. The result was a statistically significant (p <0.001) and 76.2% classifiable mathematical model. In the subgroup of children without lung pathology, the studied model ensures the coincidence of the predicted result with the real one in 77.4% of cases (65 out of 84); in the subgroup of children with pathology of the bronchopulmonary system, a coincidence of predicted and real outcomes was noted in 73.6% of cases (in 28 of 38 cases); the informational ability of the model as a whole is 76.2% (the diagnosis of the child coincides with the predicted in 93 out of 122).

Claims (1)

Способ прогнозирования формирования бронхолегочной патологии у детей, находившихся на искусственной вентиляции легких в неонатальном периоде путем исследования клинических данных и лабораторных исследований, отличающийся тем, что определяет индекс вероятности развития бронхолегочной патологии
Figure 00000001
по формуле:
Figure 00000007
.
где
Figure 00000001
- вероятность развития бронхолегочной патологии,
x1 - срок гестации: доношенный - 0, недоношенный - 1;
x2 - длительность кислородотерапии более 336 часов (14 суток) - 1, менее - 0;
x3 - длительность «жестких» параметров ИВЛ более 144 часов (6 суток) - 1, менее - 0;
x4 - длительность «жестких» параметров ИВЛ по пиковому давлению на вдохе более 72 часов (3 суток) - 1, менее - 0;
x5 - наличие отягощенной по заболеваниям бронхолегочной системы наследственности: нет - 0, да - 1;
x6 - степень дисплазии соединительной ткани: легкая - 0, умеренная и выраженная - 1;
x7 - наличие осложнений (пневмоторакс, ателектаз, пневмония): нет - 0, да - 1,
и при значении индекса вероятности развития бронхолегочной патологии
Figure 00000008
прогнозируют формирование бронхолегочной патологии.
A method for predicting the formation of bronchopulmonary pathology in children who were on mechanical ventilation in the neonatal period by studying clinical data and laboratory studies, characterized in that it determines the probability index of the development of bronchopulmonary pathology
Figure 00000001
according to the formula:
Figure 00000007
.
Where
Figure 00000001
- the likelihood of developing bronchopulmonary pathology,
x 1 - gestational age: full-term - 0, premature - 1;
x 2 - the duration of oxygen therapy more than 336 hours (14 days) - 1, less than 0;
x 3 - the duration of the “hard” mechanical ventilation parameters is more than 144 hours (6 days) - 1, less - 0;
x 4 - the duration of the "hard" mechanical ventilation parameters according to the peak inspiratory pressure for more than 72 hours (3 days) - 1, less - 0;
x 5 - presence of heredity burdened by diseases of the bronchopulmonary system: no - 0, yes - 1;
x 6 - the degree of connective tissue dysplasia: light - 0, moderate and severe - 1;
x 7 - the presence of complications (pneumothorax, atelectasis, pneumonia): No - 0, Yes - 1,
and with the value of the probability index of the development of bronchopulmonary pathology
Figure 00000008
predict the formation of bronchopulmonary pathology.
RU2013120362/14A 2013-04-30 2013-04-30 Method for prediction of bronchopulmonary pathology in ventilated infants in neonatal period RU2531346C1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2013120362/14A RU2531346C1 (en) 2013-04-30 2013-04-30 Method for prediction of bronchopulmonary pathology in ventilated infants in neonatal period

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2013120362/14A RU2531346C1 (en) 2013-04-30 2013-04-30 Method for prediction of bronchopulmonary pathology in ventilated infants in neonatal period

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2531346C1 true RU2531346C1 (en) 2014-10-20

Family

ID=53381973

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2013120362/14A RU2531346C1 (en) 2013-04-30 2013-04-30 Method for prediction of bronchopulmonary pathology in ventilated infants in neonatal period

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2531346C1 (en)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2750841C1 (en) * 2021-01-13 2021-07-05 Айнагуль Жолдошевна Баялиева Method for using guaranteed tidal volume in newborns with severe respiratory pathology, manifested by respiratory failure of ii-iii severity
RU2770552C1 (en) * 2020-12-01 2022-04-18 федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Омский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБОУ ВО ОмГМУ Минздрава России) Method for predicting respiratory effects of bronchopulmonary dysplasia in children
WO2023155530A1 (en) * 2022-02-15 2023-08-24 苏州大学 Prediction markers for bronchopulmonary dysplasia in preterm infants, prediction model, and system

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080070838A1 (en) * 2004-09-13 2008-03-20 University Of Southampton Growth Factor Treatment for Asthma
RU2430677C1 (en) * 2010-03-23 2011-10-10 Государственное Образовательное Учреждение Высшего Профессионального Образования Амурская Государственная Медицинская Академия Росздрава Method for prediction of recurrent obstructive bronchitis in infants suffering perinatal encephalopathy
RU2439569C1 (en) * 2010-11-12 2012-01-10 Федеральное государственное учреждение "Ивановский научно-исследовательский институт материнства и детства имени В.Н. Городкова" Министерства здравоохранения и социального развития Российской Федерации Method of predicting bronchopulmonary displasia in children with inherent pneumonia

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080070838A1 (en) * 2004-09-13 2008-03-20 University Of Southampton Growth Factor Treatment for Asthma
RU2430677C1 (en) * 2010-03-23 2011-10-10 Государственное Образовательное Учреждение Высшего Профессионального Образования Амурская Государственная Медицинская Академия Росздрава Method for prediction of recurrent obstructive bronchitis in infants suffering perinatal encephalopathy
RU2439569C1 (en) * 2010-11-12 2012-01-10 Федеральное государственное учреждение "Ивановский научно-исследовательский институт материнства и детства имени В.Н. Городкова" Министерства здравоохранения и социального развития Российской Федерации Method of predicting bronchopulmonary displasia in children with inherent pneumonia

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
СОКОЛ Е.Б., Формирование бронхолегочной патологии у детей, находившихся на искусственной вентиляции легких в неонатальном периоде, автореферат дисс..к,м.н., Воронеж, 2011, стр.6-8. *
ЯЦЫК Г.В. и др., Диагностика врожденных бронхолегочных заболеваний у детей, перенесших ИВЛ в неонатальном периоде, ПРАКТИКА ПЕДИАТРА, Неонаталогия. Март, 2008. . Foote KD. et al, Peak inspiratory pressure requirements in infants born weighing less than 750 g., Arch Dis Child. 1990 Oct;65(10 Spec No):1045-9, реферат *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2770552C1 (en) * 2020-12-01 2022-04-18 федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Омский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБОУ ВО ОмГМУ Минздрава России) Method for predicting respiratory effects of bronchopulmonary dysplasia in children
RU2750841C1 (en) * 2021-01-13 2021-07-05 Айнагуль Жолдошевна Баялиева Method for using guaranteed tidal volume in newborns with severe respiratory pathology, manifested by respiratory failure of ii-iii severity
WO2023155530A1 (en) * 2022-02-15 2023-08-24 苏州大学 Prediction markers for bronchopulmonary dysplasia in preterm infants, prediction model, and system

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Trippella et al. COVID-19 in pregnant women and neonates: a systematic review of the literature with quality assessment of the studies
Thurzo et al. Use of advanced artificial intelligence in forensic medicine, forensic anthropology and clinical anatomy
Kelly et al. Postnatal cytomegalovirus infection and the risk for bronchopulmonary dysplasia
Mee Why do so many calves die on modern dairy farms and what can we do about calf welfare in the future?
Huqh et al. Clinical applications of artificial intelligence and machine learning in children with cleft lip and palate—a systematic review
Wernroth et al. Development of gut microbiota during the first 2 years of life
Cunarro-Lopez et al. The profile of the obstetric patients with SARS-CoV-2 infection according to country of origin of the publication: a systematic review of the literature
EP4069058A1 (en) A maternal and infant health intelligence &amp; cognitive insights (mihic) system and score to predict the risk of maternal, fetal and infant morbidity and mortality
Ţarcă et al. Socio-epidemiological factors with negative impact on infant morbidity, mortality rates, and the occurrence of birth defects
RU2531346C1 (en) Method for prediction of bronchopulmonary pathology in ventilated infants in neonatal period
Slavchev et al. Pregnancy and childbirth in uterus didelphys: a report of three cases
Infante-Torres et al. Relationship between prolonged second stage of labor and short-term neonatal morbidity: A systematic review and meta-analysis
Yang et al. Association of a delayed cord-clamping protocol with hyperbilirubinemia in term neonates
Pecho-Silva et al. Pulmonary ultrasound in the diagnosis and monitoring of coronavirus disease (COVID-19): a systematic review
Bączek et al. Spontaneous perineal trauma during non-operative childbirth—retrospective analysis of perineal laceration risk factors
Gică et al. Incidence of emergency peripartum hysterectomy in a tertiary obstetrics unit in Romania
Lanci et al. Dystocia in the Standardbred mare: A retrospective study from 2004 to 2020
Porpora et al. Does lung ultrasound have a role in the clinical management of pregnant women with SARS COV2 infection?
Sharifonnasabi et al. Hybrid HCNN-KNN model enhances age estimation accuracy in orthopantomography
Melinte-Popescu et al. Managing fetal ovarian cysts: Clinical experience with a rare disorder
Ross Forensic analysis of umbilical and newborn blood gas values for infants at risk of cerebral palsy
Kula et al. Cone-beam computed tomography analysis of mucosal thickening in unilateral cleft lip and palate maxillary sinuses
Kieffer et al. Outcome at two years of very preterm infants born after rupture of membranes before viability
Sánchez-Santiuste et al. Dysmorphic uteri: obstetric results after hysteroscopic office metroplasty in infertile and recurrent pregnancy loss patients. a prospective observational study
Yismaw et al. Predictors of time to recovery of preterm neonates with respiratory distress syndrome admitted in University of Gondar comprehensive specialized hospital neonatal intensive care unit North West Ethiopia

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20150501