Neonatal follow-up programs in Canada: A national survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A 2006 Canadian survey showed a large variability in neonatal follow-up practices. In 2010, all 26 tertiary level Neonatal Follow-Up clinics joined the Canadian Neonatal Follow-Up Network (CNFUN) and agreed to implement a standardized assessment (including the Bayley Scales of Infant and Toddler Development-III (Bayley-III) at 18 months corrected age for children born < 29 weeks' gestation. It is unknown whether the variability in follow-up practices lessened as a result. OBJECTIVES: To describe the current status of neonatal follow-up services in Canada and changes over time. METHODS: A comprehensive online survey was sent to all tertiary level CNFUN Follow-up programs. Questions were based on previous survey results, current literature, and investigator expertise and consensus. RESULTS: Respondents included 23 of 26 (88%) CNFUN programs. All sites provide neurodevelopmental screening and referrals in a multidisciplinary setting with variations in staffing. CNFUN programs vary with most offering five to seven visits. Since 2006, assessments at 18 months CA increased from 84% to 91% of sites, Bayley-III use increased from 21% to 74% (P=0.001) and eligibility for follow-up was expanded for children with stroke, congenital diaphragmatic hernia and select anomalies detected in utero. Audit data is collected by > 80% of tertiary programs. CONCLUSION: Care became more consistent after CNFUN; 18-month assessments and Bayley-III use increased significantly. However, marked variability in follow-up practices persists.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».