Variation in Current Management of Term and Late-preterm Neonates at Risk for Early-onset Sepsis
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: Uncertainty about the presence of infection results in unnecessary and prolonged empiric antibiotic treatment of newborns at risk for early-onset sepsis (EOS). This study evaluates the impact of this uncertainty on the diversity in management. METHODS: A web-based survey with questions addressing management of infection risk-adjusted scenarios was performed in Europe, North America, and Australia. Published national guidelines (n = 5) were reviewed and compared with the results of the survey. RESULTS: 439 Clinicians (68% were neonatologists) from 16 countries completed the survey. In the low-risk scenario, 29% would start antibiotic therapy and 26% would not, both groups without laboratory investigations; 45% would start if laboratory markers were abnormal. In the high-risk scenario, 99% would start antibiotic therapy. In the low-risk scenario, 89% would discontinue antibiotic therapy before 72 hours. In the high-risk scenario, 35% would discontinue therapy before 72 hours, 56% would continue therapy for 5-7 days, and 9% for more than 7 days. Laboratory investigations were used in 31% of scenarios for the decision to start, and in 72% for the decision to discontinue antibiotic treatment. National guidelines differ considerably regarding the decision to start in low-risk and regarding the decision to continue therapy in higher risk situations. CONCLUSIONS: There is a broad diversity of clinical practice in management of EOS and a lack of agreement between current guidelines. The results of the survey reflect the diversity of national guidelines. Prospective studies regarding management of neonates at risk of EOS with safety endpoints are needed.
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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 découle