Continued improvement in morbidity reduction in extremely premature infants
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Provide a progress report updating our long-term quality improvement collaboration focused on major morbidity reduction in extremely premature infants 23-27 weeks. METHODS: 10 Vermont Oxford Network (VON) neonatal intensive care units (NICUs) (the POD) sustained a structured alliance: (A) face-to-face meetings, site visits and teleconferences, (B) transparent process and outcomes sharing, (C) utilisation of evidence-based potentially better practice toolkits, (D) family integration and (E) benchmarking via a composite mortality-morbidity score (Benefit Metric). Morbidity-specific toolkits were employed variably by each NICU according to local priorities. The eight major VON morbidities and the risk-adjusted Benefit Metric were compared in two epochs 2010-2013 versus 2014-2018. RESULTS: 5888 infants, mean (SD) gestational age 25.8 (1.4) weeks, were tracked. The POD Benefit Metric significantly improved (p=0.03) and remained superior to the aggregate VON both epochs (p<0.001). Four POD morbidities significantly improved through 2018 - chronic lung disease (48%-40%), discharge weight <10th percentile (32%-22%), any late infection (19%-17%) and periventricular leukomalacia (4%-2%). In epoch 2, 34% of survivors had none of the eight major morbidities, while 36% had just one. Mortality did not change. CONCLUSIONS: Inter-NICU collaboration, process and outcomes sharing and potentially better practice toolkits sustain improvement in 23-27 week morbidity rates, notably chronic lung disease, extrauterine growth restriction and the lowest zero-or-one major morbidity rate reported by a quality improvement collaboration. Unrevealed biological and cultural variables affect morbidity rates, countless remain unmeasured, thus duplication to other quality improvement groups is challenging. Understanding intensive care as innumerable interactions and constant flux that defy convenient linear constructs is fundamental.
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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 | 0,001 |
| 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 ».