Video recording of neonatal resuscitation: A feasibility study to inform widespread adoption
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To determine the feasibility of introducing video recording (VR) of neonatal resuscitation (NR) in a perinatal centre. METHODS: This was a prospective cohort quality improvement study on preterm infants and their caregivers. Based on evidence and experience of other centers using VR intervention, a contextually relevant implementation and evaluation strategy was designed in the planning phase. The components of intervention were pre-resuscitation team huddle, VR of NR and video debriefing (VD), all occurring on the same day. Various domains of feasibility and sustainability as well as feasibility criteria were predefined. Data for analysis was collected using quantitative and qualitative methods. RESULTS: Seventy-one caregivers participated in VD of 14 NRs facilitated by six trained instructors. Ninety-one percent of caregivers perceived enhanced learning and patient safety and, 48 issues were identified related to policy, caregiver roles, and latent safety threats. Ninety percent of caregivers expressed their willingness to participate in VD activity and supported the idea of integrating it into a resuscitation team routine. Eighty-three percent and 50% of instructors expressed satisfaction with video review software and quality of audio VR. No issues about maintenance of infant or caregivers' confidentiality and erasure of videos were reported. Criteria for feasibility were met (refusal rate of < 10%, VR performed on > 50% of occasions, and < 20% caregivers' perceiving a negative impact on team performance). Necessary adaptations to enhance sustainability were identified. CONCLUSION: VR of NR as a standard of care quality assurance activity to enhance caregivers' learning and create opportunities that improve patient safety is feasible. Despite its complexity with inherent challenges in implementation, the intervention was acceptable, implementable, and potentially sustainable with adaptations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,006 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».