Outcomes of Neonates With Complex Medical Needs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Children with complex medical needs (CMN) are high healthcare resource utilizers, have varying underlying diagnoses, and experience repeated hospitalizations. Outcomes on neonatal intensive care (NICU) patients with CMN are unknown. PURPOSE: The primary aim is to describe the clinical profile, resource use, prevalence, and both in-hospital and postdischarge outcomes of neonates with CMN. The secondary aim is to assess the feasibility of sustaining the use of the neonatal complex care team (NCCT). METHODS: A retrospective cohort study was conducted after implementing a new model of care for neonates with CMN in the NICU. All neonates born between January 2013 and December 2016 and who met the criteria for CMN and were cared for by the NCCT were included. RESULTS: One hundred forty-seven neonates with a mean (standard deviation) gestational age of 34 (5) weeks were included. The major underlying diagnoses were genetic/chromosomal abnormalities (48%), extreme prematurity (26%), neurological abnormality (12%), and congenital anomalies (11%). Interventions received included mechanical ventilation (69%), parenteral nutrition (68%), and technology dependency at discharge (91%). Mortality was 3% before discharge and 17% after discharge. Postdischarge hospital attendances included emergency department visits (44%) and inpatient admissions (58%), which involved pediatric intensive care unit admissions (26%). IMPLICATIONS FOR PRACTICE: Neonates with CMN have multiple comorbidities, high resource needs, significant postdischarge mortality, and rehospitalization rates. These cohorts of NICU patients can be identified early during their NICU course and serve as targets for implementing innovative care models to meet their unique needs. IMPLICATIONS FOR RESEARCH: Future studies should explore the feasibility of implementing innovative care models and their potential impact on patient outcomes and cost-effectiveness.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 découle