Collaborative quality improvement to promote evidence based surfactant for preterm infants: a cluster randomised trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To test a multifaceted collaborative quality improvement intervention designed to promote evidence based surfactant treatment for preterm infants of 23-29 weeks' gestation. DESIGN: Cluster randomised controlled trial. SETTING AND PARTICIPANTS: 114 neonatal intensive care units (which treated 6039 infants of 23-29 weeks gestation born in 2001). MAIN OUTCOME MEASURES: Process of care measures: proportion of infants receiving first surfactant in the delivery room, proportion receiving first surfactant more than two hours after birth, and median time from birth to first dose of surfactant. Clinical outcomes: death before discharge home, and pneumothorax. INTERVENTION: Multifaceted collaborative quality improvement advice including audit and feedback, evidence reviews, an interactive training workshop, and ongoing faculty support via conference calls and email. RESULTS: Compared with those in control hospitals, infants in intervention hospitals were more likely to receive surfactant in the delivery room (adjusted odds ratio 5.38 (95% confidence interval 2.84 to 10.20)), were less likely to receive the first dose more than two hours after birth (adjusted odds ratio 0.35 (0.24 to 0.53)), and received the first dose of surfactant sooner after birth (median of 21 minutes v 78 minutes, P < 0.001). The intervention effect on timing of surfactant was larger for infants born in the participating hospitals than for infants transferred to a participating hospital after birth. There were no significant differences in mortality or pneumothorax. CONCLUSION: A multifaceted intervention including audit and feedback, evidence reviews, quality improvement training, and follow up support changed the behaviour of health professionals and promoted evidence based practice.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».