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Enregistrement W2369932410 · doi:10.2310/6650.2005.x0004.240

241 THE EFFECT OF EARLY CLINICAL INTERVENTION ON NEONATAL ADMISSION ILLNESS SEVERITY.

2006· article· en· W2369932410 sur OpenAlexaff
Elsa Fiedrich, S. K. Lee

Notice bibliographique

RevueJournal of Investigative Medicine · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal Respiratory Health Research
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntensity (physics)QuartileNeonatal intensive care unitPediatricsIllness severitySnapSeverity of illnessInternal medicineConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Preamble</h3> The Transport Risk Index of Physiologic Stability (TRIPS) is an additive measure of instantaneous physiologic stability of the infant before and after transport. The Neonatal Therapeutic Intervention Scoring System (NTISS) is an additive measure of treatment intensity. The Score for Neonatal Acute Physiology (SNAP-II) is an additive, physiology-based illness severity score calculated 12 hours following admission. <h3>Purpose</h3> To determine how the treatment intensity (NTISS) affects the measurement of the illness severity (SNAP-II) following admission to the neonatal intensity care unit (NICU). <h3>Methods</h3> The outcomes of 5,662 transported neonatal admissions from 17 tertiary referral perinatal centers were analyzed from January 1996 to October 1997. Post-transport TRIPS scores, SNAP-II scores, and NTISS scores were calculated. The post-transport <i>TRIPS</i> scores were arbitrarily stratified into five equal groups. For a given post-transport group (TRIPS), the treatment intensity (NTISS) was divided into quartiles. Descriptive statistics were used to determine whether high treatment intensity measured by NTISS reduces the mean SNAP-II illness severity score for a given post-transport TRIPS group. <h3>Results</h3> The treatment intensity after NICU admission was found to be correlated with the SNAP-II score (Pearson correlation 0.60). Thus, a high NTISS score is correlated with high SNAP-II score. This result contradicts our initial hypothesis that a higher treatment intensity (NTISS) would reduce the illness severity score (SNAP-II). Of note, the patients within each post-TRIPS group had mean post-TRIPS values that were not statistically different. Hence, the different treatment intensities (NTISS) within a given post-TRIPS category are comparable. <h3>Conclusions</h3> The use of SNAP-II to measure illness severity may introduce treatment contamination since it is measured over a 12-hour period. TRIPS may solve the problems of SNAP-II since it is an instantaneous measurement of illness severity. Thus, it is possible that treatment intensity may affect outcomes, that is, providing more treatment may not necessarily result in a more favorable outcome. In order to determine whether high treatment intensity (NTISS) is the cause of high illness severity (SNAP-II), we must determine whether TRIPS can overcome the inadequacies of SNAP-II. Hopefully, with further research, this may be accomplished by validating a TRIPS score at 12 hours post-admission to the NICU.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,667
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,359 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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