Impact of Physician Training Level on Neonatal Tracheal Intubation Success Rates and Adverse Events: A Report from National Emergency Airway Registry for Neonates (NEAR4NEOS)
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Neonatal tracheal intubation (TI) outcomes have been assessed by role, but training level may impact TI success and safety. Effect of physician training level (PTL) on the first-attempt success, adverse TI-associated events (TIAEs), and oxygen desaturation was assessed. METHODS: Prospective cohort study in 11 international NEAR4NEOS sites between October 2014 and December 2017. Primary TIs performed by pediatric/neonatal physicians were included. Univariable analysis evaluated association between PTL, patient/practice characteristics, and outcomes. Multivariable analysis with generalized estimating equation assessed for independent association between PTL and outcomes (first-attempt success, TIAEs, and oxygen desaturation ≥20%; attending as reference). RESULTS: Of 2,608 primary TIs, 1,298 were first attempted by pediatric/neonatal physicians. PTL was associated with patient age, weight, comorbidities, TI indication, difficult airway history, premedication, and device. First-attempt success rate differed across PTL (resident 23%, fellow 53%, and attending 60%; p < 0.001). There was no statistically significant difference in TIAEs (resident 22%, fellow 20%, and attending 25%; p = 0.34). Desaturation occurred more frequently with residents (60%), compared to fellows and attendings (46 and 53%; p < 0.001). In multivariable analysis, adjusted odds ratio of the first-attempt success was 0.18 (95% CI: 0.11-0.30) for residents and 0.80 (95% CI: 0.51-1.24) for fellows. PTL was not independently associated with adjusted odds of TIAEs or severe oxygen desaturation. CONCLUSION: Higher PTL was associated with increased first-attempt success but not TIAE/oxygen desaturation. Identifying strategies to decrease adverse events during neonatal TI remains critical.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».