A Quality Improvement Intervention to Reduce Necrotizing Enterocolitis in premature infants with Probiotic Supplementation
Notice bibliographique
Résumé
Necrotizing Enterocolitis (NEC) is a severe intestinal inflammatory disease due to multifactorial causes that present in preterm infants. Compared with similar neonatal intensive care units, our NEC rate was increasing and prompted reduction by a quality improvement (QI) intervention. METHODS: probiotic. We used education, process mapping, process control statistics, and forcing mechanism to implement the changes. In addition to reducing NEC rates, our additional outcome measures were sepsis, mortality, sepsis evaluations, feeding intolerance, growth, days of both antimicrobials, and parenteral nutrition use. Process measures were compliance with probiotics supplementation policy and balancing measures were sepsis rates and feeding intolerance. RESULTS: NEC rates decreased from 4.4% to the current 1.7%, and in a pre/post-intervention analysis, the results were significant in all patient subcategories. We did not demonstrate a reduction in mortality. No adverse events occurred. Feeding intolerance episodes and days nil-per-os decreased with no differences in growth at discharge. These results continued over 2 years, and this practice has already spread to several neonatal intensive care units in Ontario, Canada. CONCLUSIONS: We utilized QI methods and tools to implement a successful practice change of routine probiotic supplementation to reduce NEC rates in preterm infants. We suggest considering this intervention as a successful means to prevent this serious illness.
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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 | 0,013 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».