PC.32 The Impact of a Dedicated PDA Ligation Triaging and Management System: A single centre experience
Notice bibliographique
Résumé
Background There is a lack of standardised criteria for selecting patients for ligation of a patent ductus arteriosus. This may lead to delays in referring patients and inappropriate intervention for other patients. A neonatologist-led PDA ligation categorisation and triaging process was introduced in 2005 at a large quaternary hospital to streamline the admission process and enhance peri-operative care through use of Targeted Neonatal Echocardiography. Objective To investigate the impact of a dedicated PDA ligation triaging system on referrals and quality indicators. Methods A retrospective comparative analysis of two epochs [EP1 (2003–5) and EP2 (2010–12)] was conducted. All referrals for PDA ligation were evaluated for severity of pre-operative illness and morbidities, postoperative instability, length of post-operative stay and effectiveness of triaging system between the two epochs. The primary outcome was incidence of PDA ligations per year / per total number of live births < 30 weeks gestation. Secondary outcomes included procedural cancellation or delay, postoperative need for inotropes or cardiovascular support and oxygenation support. Results A total of 198 babies [EP1(n = 117) vs EP2(n = 81)] had PDA ligations in two epochs. There was no difference in baseline demographics or pre-procedural neonatal morbidity between epochs. The incidence of PDA ligation was lower in the second epoch [EP 1: 117/1092 (10.7%) vs EP2: 81/1520 (5.3%)]. Although pre-procedural illness severity was greater in epoch II the incidence of post-ligation cardiac syndrome and recovery time were lower on babies <1000 g at surgery. Conclusions The presence of a dedicated triaging and management system enhances the efficiency of the referral process through careful selection of patients for PDA ligation and optimises perioperative management.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».