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Enregistrement W2762368536 · doi:10.1093/pch/19.6.e35-69

71: Impact of a Novel Predictive Model for Early-Onset Neonatal Sepsis Evaluation

2014· article· en· W2762368536 sur OpenAlexaffabout
James Haiyang Xu, K Dow

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal and Maternal Infections
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePediatricsGestational ageRetrospective cohort studySepsisNeonatal sepsisCohortRupture of membranesAsymptomaticMultivariate analysisObstetricsPregnancyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The multivariate risk model proposed by Puopolo et al (Pediatrics 2011;128(5):e11655–1163) has been shown to identify 35% fewer asymptomatic infants born at ≥ 36 weeks in a single maternity center as high risk for early onset neonatal sepsis (EOS) when compared with standard algorithms. (Mukhopadhyay et al E-PAS2013:3355.6) To retrospectively examine the number of infants assessed and treated for EOS using local guidelines in a Canadian neonatal unit in comparison with the numbers that would have been assessed by using the quantitative multivariate risk model of Puopolo et al. Retrospective cohort study of infants born at ≥34 weeks gestational age (GA) admitted to a Canadian NICU, between July 2012 and June 2013. The cohort, which includes infants admitted to the NICU for a variety of clinical and child welfare reasons, was first stratified into high- and low-risk groups according to the risk calculated by the model of Puopolo et al. This model uses GA highest maternal intrapartum temperature, duration of rupture of membranes, maternal group B Strep status as well as timing and type of intrapartum antibiotics to calculate a risk. A value of ≥0.5 per 1000 live births was used to define high risk and therefore the threshold for assessment and treatment. The numbers who were investigated (CBC, blood culture, or CSF culture) and/or treated for EOS within each group were then identified. 89.5% (239 of 267) of infants were calculated as being low risk while 10.5% (28 of 267) were high risk, with the mean risk scores being 0.12±0.01 (95% CI 0.0 to 0.47) and 1.68±0.91 (95% CI 0.52 to 13.19), respectively. Within the low risk group, 130 of 239 (54%) were investigated for EOS, while 31 of 239 (13%) received antibiotics. Within the high risk group, 18 of 28 (64%) were investigated with only two of 28 (7%) also being treated for EOS. There were no differences in the mean risk scores in the high risk group between those who were investigated and those who were not. The scores of the two patients in the high risk group who received antibiotics were 13.19 and 0.94, and the mean score of those who did not was 1.26±0.39 (95% CI 0.52 to 4.47). In total, 148 of 267 (55.4%) of infants were investigated for EOS in this cohort based on clinical judgement. No cases of EOS as defined by a positive blood or CSF culture were identified during this period. Use of the Puopolo et al. neonatal sepsis predictive model for evaluation of EOS would have resulted in 81% fewer infants investigated. Costs associated with the investigations and treatment and potential cost savings of using this model are currently being evaluated. Prospective study is needed to further evaluate the practical impact of this predictive instrument on EOS identification and associated cost savings in Canadian 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,629
Score d'incertitude au seuil0,521

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,316 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission2
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