Quality Indicators but Not Admission Volumes of Neonatal Intensive Care Units Are Effective in Reducing Mortality Rates of Preterm Infants
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To investigate how two different strategies to form larger neonatal intensive care units (NICU) impact neonatal mortality rates. METHODS: Cross-sectional study modeling admission volumes and mortality rates of 177,086 VLBW infants aggregated into 862 NICUs. Cumulative 3-year data was abstracted from Vermont Oxford Network. The model simulated a reduction in number of NICUs by stepwise exclusion using either admission volume (VOL) or quality (QUAL) cut-offs. After randomly redirecting infants of excluded to remaining NICUs resulting system mortality rates were calculated with and without adjusting for effects of experience levels (EL) using published data to reflect effects of different team-to-patient exposure. RESULTS: The quality-based strategy is more effective in reducing mortality; while VOL alone was not able to reduce system mortality, QUAL already achieved a 5% improvement after reducing 8% of NICUs and redirecting 6% of infants. Including "EL", a 5% improvement of mortality was achieved by reducing 77% (VOL) vs. 7% (QUAL) of NICUs and redirecting 54% (VOL) vs. 5% (QUAL) of VLBW infants, respectively. CONCLUSION: While a critical number of admissions is needed to maintain skills this study emphasizes the importance of including quality parameters to restructure neonatal care. The findings can be generalized to other medical fields.
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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 | 0,007 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».