Effect of Opening Midlevel Neonatal Intensive Care Units on the Location of Low Birth Weight Births in California
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Despite evidence and recommendations encouraging the delivery of high-risk newborns in hospitals with subspecialty or high-level NICUs, increasing numbers are being delivered in other facilities. Causes for this are unknown. We sought to explore the impact of diffusion of specialty or midlevel NICUs on the types of hospitals in which low birth weight newborns are born. DESIGN: We used birth certificate, death certificate, and hospital discharge data for essentially all low birth weight, singleton California newborns born between 1993 and 2000. We identified areas likely to have been affected by the opening of a new nearby midlevel unit, analyzed changes over time in the share of births that took place in midlevel NICU hospitals, and compared patterns in areas that were and were not likely affected by the opening of a new midlevel unit. We also tracked the corresponding changes in the share of births in high-level hospitals and in those without NICU facilities (low-level). RESULTS: The probability of a 500- to 1499-g infant being born in a midlevel unit increased by 17 percentage points after the opening of a new nearby unit. More than three quarters of this increase was accounted for by reductions in the probability of birth in a hospital with a high-level unit (-15 points), and the other portion was resulting from reductions in the share of newborns delivered in hospitals with low-level centers (-2 points). Similar patterns were observed in 1500- to 2499-g newborns. CONCLUSIONS: The introduction of new midlevel units was associated with significant shifts of births from both high-level and low-level hospitals to midlevel hospitals. In areas in which new midlevel units opened, the majority of the increase in midlevel deliveries was attributable to shifts from high-level unit births. Continued proliferation of midlevel units should be carefully assessed.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».