Sustained quality improvement collaboration and composite morbidity reduction in extremely low gestational age newborns
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Continuous quality improvement has failed to consistently reduce morbidities in extremely low gestational age newborns 23-27 weeks. 10 Vermont Oxford Network NICUs describe a novel, sustained collaboration for progress. METHODS: We emphasised a) commitment to inter-NICU trust with face-to-face meetings, site visits, teleconferences, scrutiny of quality improvement methodology, b) transparent process and outcomes sharing, c) evidence-based formulation of an orchestrated testing matrix to select potentially better practices, d) family integration, e) benchmarking with a composite mortality-morbidity score (Benefit Metric). RESULTS: A total of 4709 infants, mean (SD) gestational age 25.8 (1.4) weeks, admitted to 10 NICUs 1.01.2010 to 12.31.2016. The orchestrated matrix offered 45 potentially better practices; NICUs implemented mean 29 (range 19-40). There was widespread adoption of delivery room, respiratory care and infection prevention practices, but no uniform pattern. Our Benefit Metric was significantly greater than the Vermont Oxford Network all seven years (p < 0.001). Six major morbidities decreased, two significantly (p < 0.05), mortality unchanged (14%). 34% of survivors had no morbidities, 35% just one. CONCLUSION: Cultivating trust, transparent outcomes sharing, and tailored, potentially better practice selection is associated with encouraging improvement in 23- to 27-week survival without morbidity. Our outcomes are objective but the optimal implementation pathway to sustain progress remains murky, reflective of NICUs as complex adaptive networks.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».