The International Network for Evaluating Outcomes of very low birth weight, very preterm neonates (iNeo): a protocol for collaborative comparisons of international health services for quality improvement in neonatal care
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The International Network for Evaluating Outcomes in Neonates (iNeo) is a collaboration of population-based national neonatal networks including Australia and New Zealand, Canada, Israel, Japan, Spain, Sweden, Switzerland, and the UK. The aim of iNeo is to provide a platform for comparative evaluation of outcomes of very preterm and very low birth weight neonates at the national, site, and individual level to generate evidence for improvement of outcomes in these infants. METHODS/DESIGN: Individual-level data from each iNeo network will be used for comparative analysis of neonatal outcomes between networks. Variations in outcomes will be identified and disseminated to generate hypotheses regarding factors impacting outcome variation. Detailed information on physical and environmental factors, human and resource factors, and processes of care will be collected from network sites, and tested for association with neonatal outcomes. Subsequently, changes in identified practices that may influence the variations in outcomes will be implemented and evaluated using quality improvement methods. DISCUSSION: The evidence obtained using the iNeo platform will enable clinical teams from member networks to identify, implement, and evaluate practice and service provision changes aimed at improving the care and outcomes of very low birth weight and very preterm infants within their respective countries. The knowledge generated will be available worldwide with a likely global impact.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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 découle