Practice variation in anti-epileptic drug use for neonatal hypoxic-ischemic encephalopathy among regional NICUs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While intercenter variation (ICV) in anti-epileptic drug (AED) use in neonates with seizures has been previously reported, variation in AED practices across regional NICUs has not been specifically and systematically evaluated. This is important as these centers typically have multidisciplinary neonatal neurocritical care teams and protocolized approaches to treating conditions such as hypoxic ischemic encephalopathy (HIE), a population at high risk for neonatal seizures. To identify opportunities for quality improvement (QI), we evaluated ICV in AED utilization for neonates with HIE treated with therapeutic hypothermia (TH) across regional NICUs in the US. METHODS: Children's Hospital Neonatal Database and Pediatric Health Information Systems data were linked for 1658 neonates ≥36 weeks' gestation, > 1800 g birthweight, with HIE treated with TH, from 20 NICUs, between 2010 and 2016. ICV in AED use was evaluated using a mixed-effect regression model. Rates of AED exposure, duration, prescription at discharge and standardized AED costs per patient were calculated as different measures of utilization. RESULTS: Ninety-five percent (range: 83-100%) of patients with electrographic seizures, and 26% (0-81%) without electrographic seizures, received AEDs. Phenobarbital was most frequently used (97.6%), followed by levetiracetam (16.9%), phenytoin/fosphenytoin (15.6%) and others (2.4%; oxcarbazepine, topiramate and valproate). There was significant ICV in all measures of AED utilization. Median cost of AEDs per patient was $89.90 (IQR $24.52,$258.58). CONCLUSIONS: Amongst Children's Hospitals, there is marked ICV in AED utilization for neonatal HIE. Variation was particularly notable for HIE patients without electrographic seizures, indicating that this population may be an appropriate target for QI processes to harmonize neuromonitoring and AED practices across centers.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».