Development of an Effective Public Health Screening Program to Assess Hearing Disabilities among Newborns in Shanghai: A Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An effective, systematic program of screening, diagnosis and intervention against hearing loss in infants could help them avoid developmental impediments and could help society stem preventable healthcare burdens. We assessed the feasibility and outcomes of a new public health universal newborn hearing screening program (UNHSP) for neonates born in Shanghai. METHODS: From March 2002 to June 2007, we conducted a two-stage hearing loss screening program for neonates born at all 105 delivery hospitals in Shanghai. Institutional participants in the program followed standardized testing criteria and procedures. The first stage of screening occurred in the hospital during the third day post-birth; positive infants underwent a second-stage outpatient screening on Day 42. Positive infants were examined at clinical diagnosis centres, and interventions were conducted at rehabilitation centres. In 2003, a random sample of parents were interviewed about the program, and their level of stress over learning their child screened positive were recorded and analyzed. FINDINGS: Overall, our program screened 72.98% of eligible infants and provided effective interventions within six months to 86.31% of those with hearing oss. During the 5-year study, first-stage screenings assessed 90.85% of 616,880 eligible infants and found 12.16% positive. Day 42 screenings had a 65.68% participation rate and a positive rate of 14.75%. Of these, 0.146% were deemed permanently hearing impaired within three months of birth. Parental satisfaction measures exceeded 90%. INTERPRETATION: A government-sponsored public health program to screen, diagnose, treat and provide interventions for all newborns with permanently hearing impairment can be effectively implemented and can achieve outcomes that surpass comparable clinical initiatives.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».