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Enregistrement W2793129060 · doi:10.1007/s13312-018-1220-9

Is Less Noise, Light and Parental/Caregiver Stress in the Neonatal Intensive Care Unit Better for Neonates?

2018· article· en· W2793129060 sur OpenAlexaff
Rohini Venkataraman, Majeeda Kamaluddeen, Harish Amin, Abhay Lodha

Notice bibliographique

RevueIndian Pediatrics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensFoothills Medical CentreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNeonatal intensive care unitPediatricsIn uteroBrain developmentCaregiver burdenIntensive care medicinePregnancyFetusDementiaPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In utero sensory stimuli and interaction with the environment strongly influence early phases of fetal and infant development. Extremely premature infants are subjected to noxious procedures and routine monitoring, in addition to exposure to excessive light and noise, which disturb the natural sleep cycle and induce stress. Non-invasive ventilation, measures to prevent sepsis, and human milk feeding improve short-term and long-term neurodevelopmental outcomes in premature infants. To preserve brain function, and to improve quality of life and long-term neurodevelopmental outcomes, the focus now is on the neonatal intensive care unit (NICU) environment and its impact on the infant during hospital stay. The objectives of this write-up are to understand the effects of environmental factors, including lighting and noise in the NICU, on sensory development of the infant, the need to decrease parental and caregiver stress, and to review existing literature, local policies and recommendations.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,361
Score d'incertitude au seuil0,577

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations26
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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