ROP screening and treatment in four district-level special newborn care units in India: a cross-sectional study of screening and treatment rates
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Blindness from retinopathy of prematurity (ROP) in middle-income countries is generally due to absence of screening or inadequate screening. The objective of this study was to assess uptake of services in an ROP programme in four district-level special newborn care units in India. Design: Cross-sectional study. Setting: All four neonatal units of a state in India where model programme for ROP had been introduced. Patients: Infants eligible for screening and treatment of ROP between March and May 2017. Intervention: Data on sex, birth weight and gestational age of eligible infants were collected and medical records reviewed for follow-up. Main outcome measures: Proportion of eligible infants screened and for those screened, age at first screening, completion of screening, diagnosis and treatment received if indicated. The characteristics of infants screened and not screened were compared. Results: 137 (18%) of the 751 infants eligible for screening were screened at least once, with no statistically significant difference by sex. The mean birth weight and gestational age of those screened were significantly lower than those not screened. Among those screened, 43% underwent first screening later than recommended and 44% had incomplete follow-up. Fourteen infants (11% of those screened) were diagnosed with ROP. Five were advised laser treatment and all complied. Conclusion: Uptake, completion and timing of first screening was suboptimal. Some planned interventions including training of nursing staff, use of integrated data-management software and providing material for parent counselling, which have been initiated, need to be fully implemented to improve uptake of ROP screening services.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».