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Enregistrement W2751394766 · doi:10.1111/apa.14059

Elective transfers of preterm neonates to regional centres on non‐invasive respiratory support is cost effective and increases tertiary care bed capacity

2017· article· en· W2751394766 sur OpenAlexaffabout
Hussein Zein, Kamran Yusuf, Renee Paul, Derek Kowal, Sumesh Thomas

Notice bibliographique

RevueActa Paediatrica · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal Respiratory Health Research
Établissements canadiensFoothills Medical CentreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGestational ageIntensive careContinuous positive airway pressureBirth weightPediatricsLow birth weightEmergency medicineTertiary careIntensive care medicineAnesthesiaPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: Managing capacity at regional facilities caring for sick neonates is increasingly challenging. This study estimated the clinical and economic impact of the elective transfer of stable infants requiring nasal continuous positive airway pressure (NCPAP) from level three to level two neonatal intensive care units (NICUs) within an established clinical network of five NICUs. METHODS: We retrospectively analysed the records of 99 stable infants transferred on NCPAP between two level three NICUs and three level two NICUs in Calgary, Canada, between June 2014 and May 2016. RESULTS: The median gestational age and weight at birth were 28 weeks and 955 g, and the median corrected gestational age and weight at transfer were 33 weeks and 1597 g, respectively. This resulted in cost savings of $2.65 million Canadian dollars during the two-year study period, and 848 level three NICU days were freed up for potentially sick neonates. There were no adverse events associated with the transfers. CONCLUSION: The elective transfer of stable neonates on NCPAP from level three to level two NICUs within an established clinical network led to substantial cost savings, was safe and increased the bed capacity at the two level three NICUs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,302 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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