Treatment practices and implementation of guidelines for hyperbilirubinemia and rebound hyperbilirubinemia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hyperbilirubinemia (HB), defined as elevated total serum bilirubin (TSB) levels, commonly affects neonates and requires prompt treatment to prevent neurological complications. Up to 10%of neonates experience rebound hyperbilirubinemia (RHB), requiring re-initiation of treatment. Unfortunately, treatment guidelines lack practical recommendations surrounding subthreshold phototherapy, treatment termination, and RHB investigations. We examined local management practices for HB and RHB treatment in a well newborn nursery. As a secondary aim, we investigated the association between treatment practices and RHB rates. METHODS: Retrospective chart review identified neonates treated for hyperbilirubinemia between January 2015 and December 2019 during their birth hospitalization at a tertiary care centre. Standardized data collection sheets were used to record treatment parameters. RESULTS: Over the 5-year period, there were 9683 births and 305 (3.15%) neonates received phototherapy. Of the treated cases, 20-25%were subthreshold to practice guideline values. Upon treatment termination 25-55%of cases had TSB levels within 3 mg/dL, which may increase the risk of RHB. In our cohort, 20.3%of treated cases experienced one episode of RHB and 3.9%experienced two episodes of RHB. Although clinicians evaluated neonates for RHB 0-12 hours following treatment termination prior to discharge, many cases were identified in outpatient settings and required re-admission for phototherapy. CONCLUSION: When managing HB and RHB, treatment practices such as when to terminate treatment in relation to threshold values, and timing of RHB investigations, are largely inconsistent amongst clinicians. Future studies are required to better understand the landscape of hyperbilirubinemia treatment beyond initiation of phototherapy.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».