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Enregistrement W3009810095 · doi:10.1089/bfm.2019.0290

A Quality Improvement Initiative to Increase Mother's Own Milk Use in a Chinese Neonatal Intensive Care Unit

2020· article· en· W3009810095 sur OpenAlexafffund
Qi Zhou, Lan Zhang, Shoo K. Lee, Chao Chen, Xiaojing Hu, Chan Liu, Yun Cao

Notice bibliographique

RevueBreastfeeding Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueInfant Nutrition and Health
Établissements canadiensUniversity of TorontoPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineNecrotizing enterocolitisNeonatal intensive care unitBreast milkBreastfeedingOdds ratioPediatricsEnteral administrationBreast feedingIncidence (geometry)Low birth weightConfidence intervalIntensive careParenteral nutritionObstetricsPregnancyInternal medicineIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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