The Canadian Neonatal Network: development, evolution, and progress
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: The Canadian Neonatal Network (CNN) is a group of Canadian investigators who conduct research dedicated to the improvement of neonatal-prenatal health and health care in Canada and internationally. The group was founded in 1995 and now includes all 32 level 3 neonatal intensive care units (NICUs) in Canada. The CNN maintains a standardized neonatal database that includes more than 15,000 infants per year (all gestational ages) and more than 4,000 preterm infants per year born at <33 weeks’ gestation. The Network initially focused on identifying variations in care practices and outcomes of preterm infants in Canada using risk-adjustment models. The network then developed and implemented the Evidence-based Practice for Improving Quality program, a national collaborative, multifaceted quality improvement approach which has led to significant increases in survival without major morbidity among preterm infants born at <33 weeks’ gestation. The CNN is also part of a larger Canadian community of integrated neonatal networks that record data on long-term follow-up, neonatal transport, perinatal care, and neonatal surgical care. The Network’s activities have evolved over time and now include benchmarking, quality improvement, outcomes research, clinical trials, and international collaborations. As the field of neonatology constantly evolves, the CNN’s activities help monitor the impacts of changes and identify and implement better care practices aimed at improving the outcomes of neonates.
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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 | 0,033 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».