Variations in Oxygen Saturation Targeting, and Retinopathy of Prematurity Screening and Treatment Criteria in Neonatal Intensive Care Units: An International Survey
Notice bibliographique
Résumé
<b><i>Background:</i></b> Rates of retinopathy of prematurity (ROP) and ROP treatment vary between neonatal intensive care units (NICUs). Neonatal care practices, including oxygen saturation (SpO<sub>2</sub>) targets and criteria for the screening and treatment of ROP, are potential contributing factors to the variations. <b><i>Objectives:</i></b><i></i> To survey variations in SpO<sub>2</sub> targets in 2015 (and whether there had been recent changes) and criteria for ROP screening and treatment across the networks of the International Network for Evaluating Outcomes in Neonates (iNeo). <b><i>Methods:</i></b> Online prepiloted questionnaires on treatment practices for preterm infants were sent to the directors of 390 NICUs in 10 collaborating iNeo networks. Nine questions were asked and the results were summarized and compared. <b><i>Results:</i></b> Overall, 329/390 (84%) NICUs responded, and a majority (60%) recently made changes in upper and lower SpO<sub>2</sub> target limits, with the median set higher than previously by 2–3% in 8 of 10 networks. After the changes, fewer NICUs (15 vs. 28%) set an upper SpO<sub>2</sub> target limit &#x3e; 95% and fewer (3 vs. 5%) a lower limit &#x3c; 85%. There were variations in ROP screening criteria, and only in the Swedish network did all NICUs follow a single guideline. The initial retinal examination was carried out by an ophthalmologist in all but 6 NICUs, and retinal photography was used in 20% but most commonly as an adjunct to indirect ophthalmoscopy. <b><i>Conclusions:</i></b> There is considerable variation in SpO<sub>2</sub> targets and ROP screening and treatment criteria, both within networks and between countries.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».