A Quality Improvement Initiative to Increase Mother's Own Milk Use in a Chinese Neonatal Intensive Care Unit
Notice bibliographique
Résumé
Background: To evaluate the efficacy of a multidisciplinary quality improvement intervention to promote mother's own milk feeding and reduce necrotizing enterocolitis (NEC) in very low-birth-weight infants. Materials and Methods: We conducted a pre (January 2014 to March 2015)–post (April 2015 to June 2016), nonrandomized, interventional cohort study of infants born at <1,500 g birth weight and admitted to the Fudan University Children's Hospital level III neonatal intensive care unit in Shanghai. The intervention included establishing a breast milk promotion team and breast milk pumping room, educating staff and parents, and distributing teaching materials. The primary outcome was breast milk feeding rate. Secondary outcomes included incidences of NEC, NEC needing surgery, mortality, and time to full enteral feeds. Results: A total of 488 infants (210 baseline, 278 intervention) <1,500 g were enrolled. The intervention group had significantly increased feeding rates for any mother's milk (34.76% vs. 80.58%; p < 0.01) and high-volume mother's milk (≥50% of feeds; 22.86% vs. 61.15%; p < 0.01), and decreased incidence of NEC needing surgery (7.62% vs. 3.24%; adjusted odds ratio [OR] 0.32, 95% confidence interval [CI] 0.14–0.76). There were no significant differences in rates of mortality (0.5% vs. 1.49%; adjusted OR 2.10, 95% CI 0.22–19.6), NEC (10.00% vs. 7.55%; adjusted OR 0.59, 95% CI 0.31–1.14), and time to full enteral feeds (20.18 ± 1.67 days vs. 24.15 ± 1.65 days; adjusted OR = 1.09, 95% CI 0.99–1.21). Conclusions: Our quality improvement initiative increased the consumption of mother's own milk and reduced the severity of NEC in very low-birth-weight infants.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».