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Enregistrement W4282562484 · doi:10.1093/pch/pxac030

La stabilisation néonatale au Canada : des mises à jour aux pratiques du Programme de soins aigus aux nouveau-nés à risque (ACoRN)

2022· review· fr· W4282562484 sur OpenAlexaffabout
Deborah Aylward, Kevin Coughlin

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2022
Typereview
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal Respiratory Health Research
Établissements canadiensCanadian Paediatric Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesMedicinePolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On constate des écarts dans les taux de prématurité et de mortalité néonatale au Canada, en partie à cause d'une formation insuffisante en réanimation et en stabilisation néonatales et de même que d'une adhésion inégale aux pratiques exemplaires. Depuis les années 1990, le Programme de réanimation néonatale est la norme dans tous les établissements qui prodiguent des soins périnatals, mais les fournisseurs et les formateurs de soins périnatals ont continué d'observer des lacunes sur le plan des connaissances et des habiletés en matière de stabilisation des nouveau-nés après la réanimation, particulièrement dans les milieux où ces soins sont rarement requis. Le Programme de soins aigus aux nouveau-nés à risque (ACoRN) a été mis sur pied pour corriger ces lacunes. Dans l'ACoRN, une évaluation primaire et des trajectoires pour soigner les divers systèmes organiques (les séquences) priorisent et orientent l'évaluation, les soins essentiels et la prise en charge des nouveau-nés à risque ou malades pendant les premières heures et les premiers jours de vie. Le présent point de pratique fait ressortir les changements aux pratiques et aux recommandations depuis 2012, année de la dernière révision du texte et du fonctionnement de l'ACoRN, qui n'était alors offert qu'en anglais. À l'instar du Programme de réanimation néonatale, l'ACoRN est géré par la Société canadienne de pédiatrie au Canada. Un manuel et un programme d'enseignement révisés, mis à jour, traduits en français et lancés en 2021 standardiseront les soins, accroîtront les compétences et la confiance chez les dispensateurs de soins périnatals et amélioreront les pronostics néonatals au Canada et ailleurs au cours des prochaines années.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,436

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,296 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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