The Canadian Preterm Birth Network: a study protocol for improving outcomes for preterm infants and their families
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Preterm birth (birth before 37 wk of gestation) occurs in about 8% of pregnancies in Canada and is associated with high mortality and morbidity rates that substantially affect infants, their families and the health care system. Our overall goal is to create a transdisciplinary platform, the Canadian Preterm Birth Network (CPTBN), where investigators, stakeholders and families will work together to improve childhood outcomes of preterm neonates. METHODS: Our national cohort will include 24 maternal-fetal/obstetrical units, 31 neonatal intensive care units and 26 neonatal follow-up programs across Canada with planned linkages to provincial health information systems. Three broad clusters of projects will be undertaken. Cluster 1 will focus on quality-improvement efforts that use the Evidence-based Practice for Improving Quality method to evaluate information from the CPTBN database and review the current literature, then identify potentially better health care practices and implement identified strategies. Cluster 2 will assess the impact of current practices and practice changes in maternal, perinatal and neonatal care on maternal, neonatal and neurodevelopmental outcomes. Cluster 3 will evaluate the effect of preterm birth on babies, their families and the health care system by integrating CPTBN data, parent feedback, and national and provincial database information in order to identify areas where more parental support is needed, and also generate robust estimates of resource use, cost and cost-effectiveness around preterm neonatal care. INTERPRETATION: These collaborative efforts will create a flexible, transdisciplinary, evaluable and informative research and quality-improvement platform that supports programs, projects and partnerships focused on improving outcomes of preterm neonates.
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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 | 0,076 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,051 | 0,008 |
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 ».