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Enregistrement W3159993565 · doi:10.3389/fped.2021.648536

Implementation and Outcomes of a Telehealth Neonatology Program in a Single Healthcare System

2021· article· en· W3159993565 sur OpenAlexaff
Lory J. Maddox, Jordan Albritton, Janice M. Morse, Gwen Latendresse, Paula Meek, Stephen D. Minton

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pediatrics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesIntermountain Healthcare
Mots-clésMedicineNeonatologyNeonatal intensive care unitGestational ageLogistic regressionPediatricsEmergency medicineCartHealth careNeonatal resuscitationResuscitationPregnancyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Intermountain Healthcare, an early adopter and champion for newborn video-assisted resuscitation (VAR), identified a reduction in facility-level transfers and an estimated savings of $1. 2 million in potentially avoided transfers in a 2018 study. This study was conducted to increase understanding of VAR at the individual, newborn level. Study Aim: To compare transfers to a newborn intensive care unit (NICU), length of stay (LOS), and days of life on oxygen between newborns managed by neonatal VAR and those receiving standard care (SC). Methods: This retrospective, nonequivalent group study includes infants born in an Intermountain hospital between 2013 and 2017, 34 weeks gestation or greater, and requiring oxygen support in the first 15 minutes of life. Data came from billing and clinical records from Intermountain's enterprise data warehouse and chart reviews. We used logistic regression to estimate neonatal VAR's impact on transfers. Negative binomial regression estimated the impact on LOS and days of life on supplemental oxygen. Results: The VAR intervention was used in 46.2 percent of post-implementation cases and is associated with (1) a 12 percentage points reduction in the transfer rate, p = 0.02, (2) a reduction in spoke hospital (SH) LOS of 8.33 h ( p < 0.01) for all transfers; (3) a reduction in SH LOS of 2.21 h ( p < 0.01) for newborns transferred within 24 h; (4) a reduction in SH LOS of 17.85 h ( p = 0.06) among non-transferred newborns; (5) a reduction in days of life on supplemental oxygen of 1.4 days ( p = 0.08) among all transferred newborns, and (6) a reduction in days of life on supplemental oxygen of 0.41 days ( p = 0.04) among non-transferred newborns. Conclusion: This study provides evidence that neonatal VAR improves care quality and increases local hospitals' capabilities to keep patients close to home. There is an ongoing demand for support to rural and community hospitals for urgent newborn resuscitations, and complex, mandatory NICU transfers. Efforts may be necessary to encourage neonatal VAR since the intervention was only used in 46.2 percent of this study's potential cases. Additional work is needed to understand the short- and long-term impacts of Neonatal VAR on health outcomes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil0,488

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,330 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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