Unit-Level Variations in Healthcare Professionals’ Availability for Preterm Neonates <29 Weeks’ Gestation: An International Survey
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The availability of and variability in healthcare professionals in neonatal units in different countries has not been well characterized. Our objective was to identify variations in the healthcare professionals for preterm neonates in 10 national or regional neonatal networks participating in the International Network for Evaluating Outcomes (iNeo) of neonates. METHOD: Online, pre-piloted questionnaires about the availability of healthcare professionals were sent to the directors of 390 tertiary neonatal units in 10 international networks: Australia/New Zealand, Canada, Finland, Illinois, Israel, Japan, Spain, Sweden, Switzerland, and Tuscany. RESULTS: Overall, 325 of 390 units (83%) responded. About half of the units (48%; 156/325) cared for 11-30 neonates/day and had team-based (43%; 138/325) care models. Neonatologists were present 24 h a day in 59% of the units (191/325), junior doctors in 60% (194/325), and nurse practitioners in 36% (116/325). A nurse-to-patient ratio of 1:1 for infants who are unstable and require complex care was used in 52% of the units (170/325), whereas a ratio of 1:1 or 1:2 for neonates requiring multisystem support was available in 59% (192/325) of the units. Availability of a respiratory therapist (15%, 49/325), pharmacist (40%, 130/325), dietitian (34%, 112/325), social worker (81%, 263/325), lactation consultant (45%, 146/325), parent buddy (6%, 19/325), or parents' resource personnel (11%, 34/325) were widely variable between units. CONCLUSIONS: We identified variability in the availability and organization of the healthcare professionals between and within countries for the care of extremely preterm neonates. Further research is needed to associate healthcare workers' availability and outcomes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».