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Enregistrement W2624136753 · doi:10.3346/jkms.2017.32.8.1228

Improvement in the Survival Rates of Very Low Birth Weight Infants after the Establishment of the Korean Neonatal Network: Comparison between the 2000s and 2010s

2017· review· en· W2624136753 sur OpenAlexaboutno aff
Sung-Hoon Chung, Chong-Woo Bae

Notice bibliographique

RevueJournal of Korean Medical Science · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal Respiratory Health Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKorea Centers for Disease Control and PreventionCollege of Medicine, Seoul National UniversitySamsungCenters for Disease Control and PreventionSungkyunkwan UniversitySeoul National University
Mots-clésLow birth weightNeonatal intensive care unitMedicineBirth weightQuality managementPediatricsBusinessPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The survival rate (SR) of very low birth weight infants (VLBWIs) and extremely low birth weight infants (ELBWIs) is a health indicator of neonatal intensive care unit (NICU) outcomes. The Korean Neonatal Network (KNN) was established in 2013, and a system has been launched to manage the registration and quality improvement of VLBWIs. The SR of the VLBWIs significantly increased to 85.7% in the 2010s compared with 83.0% in the 2000s. There was also a significant increase in the SR of the ELBWIs from 66.1% to 70.7%. The equipment, manpower, and assistance systems of NICUs also improved in quantity and quality. In the international comparison of the SRs of VLBWIs, the SRs were 93.8%, 92.2%, 90.2%, 89.4%, 86.4%, 85.1%, and 80.6% in Japan, Australia and New Zealand, Canada, Europe, Korea, Taiwan, and United States, respectively. In conclusion, the SRs of the VLBWIs and ELBWIs improved in the 2010s compared with those in the 2000s in Korea. This improvement is considered to have been related to the role of the KNN built in 2013. However, the latest VLBWI and ELBWI SRs in 2015 are still low compared with those in Japan, Australia and New Zealand, Canada, and Europe. In the future, we must establish and develop the tasks that are presented as future tasks in this review.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,344 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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