Improvement in neonatal intensive care in Northern Ireland through sharing of audit data
Notice bibliographique
Résumé
PROBLEM: Ten percent of infants born will require admission to a neonatal facility. Coordinated activity to monitor and improve the quality of care for this high risk, high cost group of infants is considered a high priority. At the time of initiation of this project no system for collection and analysis of neonatal data existed in Northern Ireland. DESIGN: In 1994 an ongoing prospective centralised data collection system was implemented to facilitate quality improvement and research in neonatal care. We aim to ascertain if there has been a demonstrable improvement in the quality of care provided since the initiation of this system. SETTING: All nine Northern Ireland neonatal intensive care units returned prospectively collected socioeconomic, obstetric and neonatal episode data. KEY MEASURES FOR IMPROVEMENT: Achievement of the agreed quality indicators relating to transfer patterns, thermoregulation, antenatal steroid administration, and timing of administration of surfactant during the period 1 April 1999 to 31 March 2000 were compared with data for the period 1 April 1994 to 31 March 1996. STRATEGIES FOR CHANGE: Monitoring included audit and annual feedback of timely clear and relevant data where results were provided confidentially as standardised reports, together with anonymised comparisons with other similar sized units. Draft recommendations were made at regional level and units were asked to adopt finalized consensus guidelines at the local level and to implement changes to clinical practice. EFFECTS OF CHANGE: The proportion of transfers taking place in utero increased from 26% to 42% and antenatal steroid administration from 68% to 82%. Normothermia on first admission improved from 66% to 71% for inborn infants. The proportion of infants receiving surfactant where the first dose was given within an hour of birth increased from 13% to 66%. LESSONS LEARNT: A multi-professional regional care network can facilitate the development of agreed standards and a culture of regular evaluation leading to quality improvement.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».