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于这件事美国医学协会杂志，伯明翰阿拉巴马大学的研究人员和妇女和儿童健康研究的Nichd全球网络概述了胎儿和新生儿风险评估工具的整合如何，包括出生体重等预测因素，可以识别出生生动的高风险患者和新生儿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.bob电竞“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- 在最后一次月经期间的第一天 - 为识别应识别应该被关注的医院的妇女识别，这是专门照顾早产儿的医院。然而，由于资源限制，低收入国家可能在胎龄的预先确定可能在低收入国家可能不容易获得，这是一个为什么能够准确地监测母亲和婴儿的医生挑战原因的贡献者。

“在这种低资源设置中，出生前的出生体重估计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。

本文的调查结果表明，这种预测数据在应用时具有良好的预测准确性，用于新生儿死亡率的风险。然而，作者解释说，需要开发未来的策略，以确定风险母亲和婴儿，并在那个时候实施护理。

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