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Enregistrement W1624969908 · doi:10.1542/peds.111.se1.e461

Evaluation, Development, and Implementation of Potentially Better Practices in Neonatal Intensive Care Nutrition

2003· article· en· W1624969908 sur OpenAlexaff
Barbara Kuzma-O’Reilly, María Dueñas, Coleen P. Greecher, Lois V. Kimberlin, Dennis Mujsce, Debra A. Miller, Donna Walker

Notice bibliographique

RevuePEDIATRICS · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueInfant Nutrition and Health
Établissements canadiensSt Joseph's Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntensive careIntensive care medicinePediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The desire for evidence-based clinical guidelines for nutritional support of the preterm infant has been identified. Published evidence has not yielded clear guidelines about the best method of delivery, substrate use, or appropriate outcome measure to evaluate nutrition support. In addition, reports on research of nutrition support often fail to give the most rudimentary process necessary to improve quality in various unit settings. METHODS: The Vermont Oxford Network "Got Milk" focus group developed eight potentially better practices for nutrition support, implementation strategies for these practices, and a comprehensive appraisal process to measure nutrition outcome in preterm infants. RESULTS: After implementation of the potentially better practices, all participating institutions showed earlier initiation of nutrition support, earlier attainment of adequate energy intakes, reduced delay in reaching full enteral feeds, more consistent nutrition support practice, decreased length of stay, cost savings, and improved growth at time of discharge. CONCLUSIONS: Development and implementation of evidence-based better nutrition support practices in neonates led to improved nutrient intake and growth with reduced length of stay and related costs. Consistent, comprehensive, multidisciplinary appraisal of practice is an integral component of improving nutrition outcomes in the neonatal population.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,286
Score d'incertitude au seuil0,325

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,333 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations150
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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