Association of a quality improvement program with neonatal outcomes in extremely preterm infants: a prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We previously demonstrated improvement in bronchopulmonary dysplasia and nosocomial infection among preterm infants at 12 neonatal units using the Evidence-based Practice for Improving Quality (EPIQ). In the current study, we assessed the association of Canada-wide implementation of EPIQ with mortality and morbidity among preterm infants less than 29 weeks gestational age. METHODS: This prospective cohort study included 6026 infants admitted to 25 Canadian units between 2008 and 2012 (baseline year, n = 1422; year 1, n = 1611; year 2, n = 1508; year 3, n = 1485). Following a 1-year baseline period and 6 months of training and planning, EPIQ was implemented over 3 years. Our primary outcome was a composite of neonatal mortality and any of bronchopulmonary dysplasia, severe neurologic injury, severe retinopathy of prematurity, necrotizing enterocolitis and nosocomial infection. We compared outcomes for baseline and year 3 using multivariable analyses. RESULTS: In adjusted analyses comparing baseline with year 3, the composite outcome (70% v. 65%; adjusted odds ratio [OR] 0.63, 95% confidence interval [CI] 0.51 to 0.79), severe retinopathy (17% v. 13%; OR 0.60, 95% CI 0.45 to 0.79), necrotizing enterocolitis (10% v. 8%; OR 0.73, 95% CI 0.52 to 0.98) and nosocomial infections (32% v. 24%; OR 0.63, 95% CI 0.48 to 0.82) were significantly reduced. The composite outcome was lower among infants born at 26 to 28 weeks gestation (62% v. 52%; OR 0.62, 95% CI 0.49 to 0.78) but not among infants born at less than 26 weeks gestational age (90% v. 88%; OR 0.73, 95% CI 0.44 to 1.20). INTERPRETATION: EPIQ methodology was generalizable within Canada and was associated with significantly lower likelihood of the composite outcome, severe retinopathy, necrotizing enterocolitis and nosocomial infections. Infants born at 26 to 28 weeks gestational age benefited the most.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».