Newborn Resuscitation Training Programmes Reduce Early Neonatal Mortality
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Substantial health care resources are expended on standardised formal neonatal resuscitation training (SFNRT) programmes, but their effectiveness has not been proven. OBJECTIVES: To determine whether SFNRT programmes reduce neonatal mortality and morbidity, improve acquisition and retention of knowledge and skills, or change teamwork and resuscitation behaviour. METHODS: We searched CENTRAL, MEDLINE, PREMEDLINE, EMBASE, CINAHL, Web of Science and the Oxford Database of Perinatal Trials, ongoing trials and conference proceedings in April 2015, and included randomised or quasi-randomised trials that reported at least one of our specified outcomes. RESULTS: SFNRT in low- and middle-income countries decreased early neonatal mortality [risk ratio (RR) 0.85 (95% CI 0.75-0.96)]; the number needed to treat for benefit [227 (95% CI 122-1,667; 3 studies, 66,162 participants, moderate-quality evidence)], and 28-day mortality [RR 0.55 (95% CI 0.33-0.91); 1 study, 3,355 participants, low-quality evidence]. Decreasing trends were noted for late neonatal mortality [RR 0.47 (95% CI 0.20-1.11)] and perinatal mortality [RR 0.94 (95% CI 0.87-1.00)], but there were no differences in fresh stillbirths [RR 1.05 (95% CI 0.93-1.20)]. Teamwork training with simulation increased the frequency of teamwork behaviour [mean difference (MD) 2.41 (95% CI 1.72-3.11)] and decreased resuscitation duration [MD -149.54 (95% CI -214.73 to -84.34); low-quality evidence, 2 studies, 130 participants]. CONCLUSIONS: SFNRT in low- and middle-income countries reduces early neonatal mortality, but its effects on birth asphyxia and neurodevelopmental outcomes remain uncertain. Follow-up studies suggest normal neurodevelopment in resuscitation survivors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».