Admissions to a Low-Resource Neonatal Unit in Malawi Using a Mobile App: Digital Perinatal Outcome Audit
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mobile health (mHealth) is showing increasing potential to address health outcomes in underresourced settings as smartphone coverage increases. The NeoTree is an mHealth app codeveloped in Malawi to improve the quality of newborn care at the point of admission to neonatal units. When collecting vital demographic and clinical data, this interactive platform provides clinical decision support and training for the end users (health care professionals [HCPs]), according to evidence-based national and international guidelines. OBJECTIVE: This study aims to examine 1 month's data collected using NeoTree in an outcome audit of babies admitted to a district-level neonatal nursery in Malawi and to demonstrate proof of concept of digital outcome audit data in this setting. METHODS: Using a phased approach over 1 month (November 21-December 19, 2016), frontline HCPs were trained and supported to use NeoTree to admit newborns. Discharge data were collected by the research team using a discharge form within NeoTree, called NeoDischarge. We conducted a descriptive analysis of the exported pseudoanonymized data and presented it to the newborn care department as a digital outcome audit. RESULTS: Of 191 total admissions, 134 (70.2%) admissions were completed using NeoTree, and 129 (67.5%) were exported and analyzed. Of 121 patients for whom outcome data were available, 102 (84.3%) were discharged alive. The overall case fatality rate was 93 per 1000 admitted babies. Prematurity with respiratory distress syndrome, birth asphyxia, and neonatal sepsis contributed to 25% (3/12), 58% (7/12), and 8% (1/12) of deaths, respectively. Data were more than 90% complete for all fields. Deaths may have been underreported because of phased implementation and some families of babies with imminent deaths self-discharging home. Detailed characterization of the data enabled departmental discussion of modifiable factors for quality improvement, for example, improved thermoregulation of infants. CONCLUSIONS: This digital outcome audit demonstrates that data can be captured digitally at the bedside by HCPs in underresourced newborn facilities, and these data can contribute to a meaningful review of the quality of care, outcomes, and potential modifiable factors. Coverage may be improved during future implementation by streamlining the admission process to be solely via digital format. Our results present a new methodology for newborn audits in low-resource settings and are a proof of concept for a novel newborn data system in these settings.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».