Neonatal Intensive Care Unit Admission Temperatures of Infants 1500 g or More
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Smaller preterm infants often receive extra attention with implementation of additional thermoregulation interventions in the delivery room. Yet, these bundles of interventions have largely remained understudied in larger infants. PURPOSE: The purpose of this study was to evaluate initial (or admission) temperatures of infants born weighing 1500 g or more with diagnoses requiring admission to the neonatal intensive care unit (NICU). METHODS: Retrospective medical record review of 388 infants weighing 1500 g or more admitted to the NICU between January 2016 and June 2017. RESULT: In total, 42.5% of infants weighing 1500 g or more were admitted hypothermic (<36.5°C), 54.4% with a normothermic temperature, and 2.8% were hyperthermic. Of those infants admitted hypothermic, 30.4% had an admission temperature ranging from 36°C to 36.4°C and 12.1% had an admission temperature of less than 36°C. When compared with infants weighing less than 1500 g, who were born at the same institution and received extra thermal support interventions, there was a statistically significant difference (P < .001) between admission temperatures where infants less than 1500 g were slightly warmer (36.8°C vs 36.5°C). IMPLICATIONS FOR PRACTICE: Ongoing admission temperature monitoring of all infants requiring NICU admission regardless of birth weight or admission diagnosis is important if we are going to provide the best support to decrease mortality and morbidity for this high-risk population. IMPLICATIONS FOR RESEARCH: While this study examined short-term outcomes, effects on long-term outcomes were not addressed. Findings could be used to design targeted interventions to support thermal regulation for all high-risk infants. CONCLUSION: Neonates admitted to the NICU weighing 1500 g or more are at high risk for developing hypothermia, similar to smaller preterm infants.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».