研究揭示了风险预测模型在减少新生儿死亡中的重要性

资源限制的环境是世界各地的新生儿和胎儿死亡的主要原因，中等收入国家，如印度和巴基斯坦，继续成为新生儿死亡率的主要贡献者。

在一个队列研究发表的美国医学协会杂志来自阿拉巴马大学伯明翰分校和美国儿童健康研究所全球妇女儿童健康研究网络的研究人员概述了如何整合胎儿和新生儿风险评估工具，包括出生体重等预测因素，可以确定孕妇和新生儿死产风险高新生儿死亡率在全球范围内。

通过使用先进的机器学习技术，研究人员能够高精度地推导出风险预测模型。目前研究中确定的模型对于护理风险识别点非常有用，可以帮助早期识别和最佳治疗风险的新生儿。该研究在印度，巴基斯坦，刚果民主共和国，肯尼亚，赞比亚和危地马拉进行。

“出生体重是迄今为止新生儿死亡的最预测的变量，可用于识别风险婴儿，”乌布的新生儿学和文章的高级作者教授沃利卡罗，M.D.ob体育开户网址“很多婴儿低资源设置在出生后的第一天内死亡，因为它们非常小，并且出生前的出生体重估计可以用来识别可能受益于转诊到更高水平的护理医院的妇女。“

像美国这样的高资源国家使用近似孕胎——以最后一次月经第一天起数周为单位——用于确定哪些妇女应该转到专门护理早产儿的医院。然而，由于资源的限制，低收入国家可能不容易获得胎龄的预先确定，这也是为什么这些地区的医生难以准确监测母婴的原因之一。

“在这种资源匮乏的环境下，出生前的体重估计和出生体重出生后的测量可以用来试图减少小婴儿的死亡，“卡洛说。

这篇文章的研究结果表明，这些预测数据在应用时，对新生儿死亡风险有良好的预测准确性。然而，作者解释说，需要制定未来的策略来识别有风险的母亲和婴儿，并实施当时需要的护理。

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