Prophylaxis for ophthalmia neonatorum in Brazil: A <i>snapshot</i> using a multi-professional national survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Brazil is a large country with an elevated incidence of Chlamydiatrachomatis (CT) and Neisseriagonorrhoeae (NG) during pregnancy and variable access to health care. The objective of the study was to identify ophthalmia neonatorum prophylaxis practices in the country. METHODS: A prospective multidisciplinary survey was conducted using a closed social media group. Fifteen questions were developed after literature review. Specific content included categorization of respondents and practices such as type of medication, age at administration, occurrence of clinical and/or chemical conjunctivitis and microbiology identification. Questions were multiple choice, but some allowed written response. RESULTS: A total of 1.015 professionals responded, representing 24 states (92%) and 181 cities; mainly neonatologists (64%) and general pediatricians (21%). 96% of respondents reported performing prophylaxis at their institutions, mostly at birth or <1 h of life (99%), and regardless the mode of delivery (73%). Frequently used medications are: 1% silver nitrate (64%), 2.5% povidone iodine (18%) or 10% silver vitelinate (12%), with some regional variations. Occurrence of chemical conjunctivitis was stated by 58% of the respondents and microbiology identification was unusual. CONCLUSIONS: Ophthalmia neonatorum prophylaxis Brazil is almost universal and mainly performed by the use of anti-septic medications, with some regional variability. However, identification and treatment of CT and NG in both parents and newborns is not accomplished.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».