Neonatal transport services, a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To understand the process and challenges facing neonatal transport in Canada and to delineate their composition and working.Subjects and methodology: An online questionnaire was sent to all neonatal transport team directors/coordinators in Canada. The questionnaire covered different aspects of transport and was pilot tested prior to finalization. The responses were anonymous to the investigators.Results: All sixteen neonatal transport teams in Canada surveyed. Fifteen teams responded. Dedicated team as a model was adopted by 12 teams (80%). A combined Neonatal/pediatrics team, where the team could be assembled by either neonatal or pediatrics intensive care staff, adopted by two (13%). Team members were cross-trained in about quarter of the teams (four teams out of 15) with respiratory therapists and registered nurses performing each other’s roles. Neonatal Resuscitation Program was mandatory for all teams that responded (15 teams) to become certified as a neonatal transport team member. Nine teams use a central dispatch phone call system.Conclusion: As the first to comprehensively describe the status of neonatal transport in Canada, our study shows that neonatal transport teams have similarities as well as differences. Regionalization and differences in referral practices, geography, provincial laws, and manpower are the main reasons why teams may have their individual variations in policies, protocols, and logistics. Our data can be utilized by health professionals and policy makers to improve neonatal transport logistics within their health care systems resulting in better outcomes of transported neonates.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».