Respiratory Management of Extremely Preterm Infants: An International Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are significant international variations in chronic lung disease rates among very preterm infants yet there is little data on international variations in respiratory strategies. OBJECTIVE: To evaluate practice variations in the respiratory management of extremely preterm infants born at < 29 weeks' gestational age (GA) among 10 neonatal networks participating in the International Network for Evaluating Outcomes (iNeo) of Neonates collaboration. METHODS: A web-based survey was sent to the representatives of 390 neonatal intensive care units from Australia/New Zealand, Canada, Finland, Illinois (USA), Israel, Japan, Spain, Sweden, Switzerland, and Tuscany (Italy). Responses were based on practices in 2015. RESULTS: Overall, 321 of the 390 units responded (82%). The majority of units within networks (40-92%) mechanically ventilate infants born at 23-24 weeks' GA on continuous positive airway pressure (CPAP) with 30-39% oxygen in respiratory distress within 48 h after birth, but the proportion of units that offer mechanical ventilation for infants born at 25-26 weeks' GA at similar settings varied significantly (20-85% of units within networks). The most common respiratory strategy for infants born at 27-28 weeks' GA on CPAP with 30-39% oxygen with respiratory distress within 48 h after birth used by units also varied significantly among networks: mechanical ventilation (0-60%), CPAP (3-82%), intubation and surfactant administration with immediate extubation (0-75%), and less invasive surfactant administration (0-68%). CONCLUSIONS: There are marked variations but also similarities in respiratory management of extremely preterm infants between networks. Further collaboration and exploration is needed to better understand the association of these variations in practice with pulmonary outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».