XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPreterm
母乳喂养您的晚期早产
Pumping ....................................................................................................... 11 Double pumping: pumping both breasts at the same time ............................................................. 11 How to build a plentiful milk supply ............................................................................................ 11 Getting ready to pump ................................................................................................................. 12 Tips for pumping success ............................................................................................................ 12 What is a milk supply journal?..................................................................................................... 13 How do I care for pumping equipment when my baby is in the hospital?.......................................................................................................................................................................................婴儿在医院住院时................................................................................................................ 13
脐带管理策略与早产的结果的关联：系统评价和网络荟萃分析
结果五十六项研究招募了6852名早产。Compared with ICC, DCC was associated with lower odds of mortality (22 trials, 3083 participants; 7.6% vs 5.0%; OR, 0.64; 95% CrI, 0.39-0.99), intraventricular hemorrhage (25 trials, 3316 participants; 17.8% vs 15.4%; OR, 0.73; 95% CrI, 0.54-0.97), and need for挤满了红细胞输血（18个试验，2904名参与者； 46.9％vs 38.3％； OR，0.48; 95％CRI，0.32-0.66）。Compared with ICC, UCM was associated with lower odds of intraventricular hemorrhage (10 trials, 645 participants; 22.5% vs 16.2%; OR, 0.58; 95% CrI, 0.38-0.84) and need for packed red blood cell transfusion (9 trials, 688 participants; 47.3% vs 32.3%; OR, 0.36; 95% CrI, 0.23-0.53），其他次要结果没有显着差异。对于任何结果，UCM和DCC之间没有显着差异。
使用大脑结构连接组和转移学习增强了深度卷积神经网络
在2岁时认识到认知能力降低的非常早产的婴儿（≤32周的胎龄）。然而，直到3-5岁左右的童年，才能对认知能力的准确临床诊断。最近，由高级扩散张量成像（DTI）技术构建的大脑结构连接组在理解人类认知功能方面发挥了重要作用。然而，具有临床和结果信息的可用的带注释的神经影像学数据集通常有限且昂贵，无法在早产儿的研究中扩大。这些挑战阻碍了新生儿预后工具的发展，以早产儿的认知能力早期预测。在这项研究中，我们将大脑结构连接组视为2D图像，并应用了建立的深卷积神经网络，以学习大脑连接组的空间和拓扑信息。此外，转移学习技术还用于减轻不足的培训数据的问题。因此，我们开发了一种转移学习增强的卷积神经网络（TL-CNN）模型，用于使用脑结构连接素体的非常早产的婴儿在2岁时对认知评估的早期预测。总共有110名非常早产的婴儿参加了这项工作。大脑结构连接组是使用在期限年龄扫描的DTI图像构建的。Bayley III认知评估是在2岁的校正年龄进行的。我们将提出的模型应用于认知定义分类和连续认知评分预测任务。结果表明，与多个同行模型相比，TL-CNN的性能提高了。最后，我们确定了大脑区域最歧视性的认知能力。结果表明，深度学习模型可能会促进早期婴儿在期限年龄的早产儿中的后期神经发育结局的早期预测。