A neonatal ward-strengthening program improves survival for neonates treated with CPAP at district hospitals in Malawi
Notice bibliographique
Résumé
From 2013-2015, a CPAP quality improvement program (QIP) was implemented to introduce and monitor CPAP usage and outcomes in the neonatal wards at all government district and central hospitals in Malawi. In 2016 the CPAP QIP was extended into healthcare facilities operated by the Christian Health Association of Malawi. Although clinical outcomes improved, ward assessments indicated that many rural sites lacked other essential equipment and a suitable space to adequately treat sick neonates, which likely limited the impact of improved respiratory care. The aim of this study was to determine if a ward-strengthening program improved outcomes for neonates treated with CPAP. To address the needs identified from ward assessments, a ward-strengthening program was implemented from 2017-2018 at rural hospitals in Malawi to improve the care of sick neonates. The ward-strengthening program included the distribution of a bundle of equipment, supplemental training, and, in some cases, health facility renovations. Survival to discharge was compared for neonates treated with CPAP at 12 rural hospitals for one year before and for one year immediately after implementation of the ward-strengthening program. In the year prior to ward strengthening, 189 neonates were treated with CPAP; in the year after, 232 neonates received CPAP. The overall rate of survival for those treated with CPAP improved from 46.6% to 57.3% after ward strengthening (p = 0.03). For the subset of neonates with admission weights between 1.00-2.49 kg diagnosed with respiratory distress syndrome, survival increased from 39.4% to 60.3% after ward strengthening (p = 0.001). A ward-strengthening program including the distribution of a bundle of equipment, supplemental training, and some health facility renovations, further improved survival among neonates treated with CPAP at district-level hospitals in Malawi.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».