An evaluation of Acute Care of at-Risk Newborns (ACoRN), a Canadian education program, in Chinese neonatal nurseries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Acute Care of at-Risk Newborns (ACoRN) program was developed in Canada to train health care providers in the identification and management of newborns who are at-risk and/or become unwell after birth. The ACoRN process follows a stepwise framework that enables evaluation, decision, and action irrespective of caregiver experience. This study examined the hypothesis that the ACoRN educational program improved clinical practices and outcomes in China. METHODS: In a before-and-after study, ACoRN training was provided to physicians, neonatal nurses, and administrators in 16 county hospitals in Zhejiang, PRC. Demographic and clinical data were collected on babies admitted to neonatal units before (May 1, 2008 to March 31, 2009) and after (June 1, 2010 to April 30, 2012) training. RESULTS: A total of 4,310 babies (1,865 pre- and 2,445 post-training) from 14 sites were included. There were more in-hospital births (97.8% versus 95.6%, P<0.01) in the post-training epoch, fewer babies needing resuscitation (12.7% versus 16.0%, P=0.02), and more babies finishing their care in hospital (67.4% versus 53.1%, P<0.0001). After training, significantly more babies were evaluated as having respiratory distress at admission (14.2% versus 9.4%, P<0.0001); more babies had saturation, glucose and temperature measured on admission and at discharge; and more babies received intravenous fluids (86.3% versus 72.8%, P<0.0001). No significant improvements were noted in mortality (0.49% [post] versus 0.8% [pre], P=0.19 and adjusted odds ratio 0.54, 95% confidence interval: 0.23 to 1.29). CONCLUSIONS: ACoRN training significantly increased patient evaluations and changed clinical practices. However, we were unable to ascertain improvement in morbidity or mortality.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».