Newborn Resuscitation Training Programmes Reduce Early Neonatal Mortality
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: 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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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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