Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Effective positive pressure ventilation (PPV) via facemask is dependent on adequate mask ventilation technique. Mask leak and airway obstruction can affect effective PPV. The Neonatal Resuscitation Program (NRP) emphasizes that during PPV corrective steps “MR. SOPA” should be performed to ensure effective mask PPV. However, skills taught during a NRP-course generally decline shortly afterwards and often do not result in proficiency during mask PPV. OBJECTIVES: We hypothesized that daily simulation drills to teach the MR. SOPA corrective steps will improve mask ventilation performance in preterm infants <33 weeks requiring PPV at birth. DESIGN/METHODS: After a 4-month observation period (baseline), we randomly assigned 58 healthcare members from the local neonatal resuscitation team to either daily MR. SOPA drills or self-directed revision of the 2015 NRP algorithm over a period of 3 months (intervention phase). This was followed by a 4-month post-observation phase (post-training phase). During baseline and post-training phase resuscitations of infants <33weeks gestation were recorded using our unique recording system (incl. respiratory function monitoring and video recordings). Mask ventilation performance and use of MR. SOPA were compared between pre and post intervention phase. RESULTS: Overall, there was a significant increase in efficiently and correctly applying MR. SOPA corrective steps during PPV in the MR. SOPA drill group. There was no difference in the rate of delivery room intubation post intervention. There was no difference on days of respiratory support following admission to NICU or neonatal death at discharge. CONCLUSION: Healthcare provider receiving daily MR. SOPA drills had improved mask ventilation technique and performance compared to self-directed NRP learning.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».