Potential NICU Environmental Influences on the Neonate's Microbiome
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify how the neonatal intensive care unit (NICU) environment potentially influences the microbiome high-risk term and preterm infants. DATA SOURCES: Electronic databases utilized to identify studies published in English included PubMed, Google Scholar, Cumulative Index for Nursing and Allied Health Literature, and BioMedSearcher. Date of publication did not limit inclusion in the review. STUDY SELECTION: Two hundred fifty articles were assessed for relevance to the research question through title and abstract review. Further screening resulted in full review of 60 articles. An in-depth review of all 60 articles resulted in 39 articles that met inclusion criteria. Twenty-eight articles were eliminated on the basis of the type of study and subject of interest. DATA EXTRACTION: Studies were reviewed for information related to environmental factors that influence microbial colonization of the neonatal microbiome. Environment was later defined as the physical environment of the NICU and nursery caregiving activities. DATA SYNTHESIS: Studies were characterized into factors that impacted the infant's microbiome—parental skin, feeding type, environmental surfaces and caregiving equipment, health care provider skin, and antibiotic use. CONCLUSIONS: Literature revealed that various aspects of living within the NICU environment do influence the microbiome of infants. Caregivers can implement strategies to prevent environment-associated nosocomial infection in the NICU such as implementing infection control measures, encouraging use of breast milk, and decreasing the empirical use of antibiotics.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,003 | 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 ».