Neurological Surveillance in Moderate-Late Preterm Infants—Results from a Dutch–Canadian Survey
Notice bibliographique
Résumé
Preterm birth remains an important cause of abnormal neurodevelopment. While the majority of preterm infants are born moderate-late preterm (MLPT; 32-36 weeks), international and national recommendations on neurological surveillance in this population are lacking. We conducted an observational quantitative survey among Dutch and Canadian neonatal level I-III centres (June 2020-August 2021) to gain insight into local clinical practices on neurological surveillance in MLPT infants. All centres caring for MLPT infants designated one paediatrician/neonatologist to complete the survey. A total of 85 out of 174 (49%) qualifying neonatal centres completed the survey (60 level I-II and 25 level III centres). Admission of MLPT infants was based on infant-related criteria in 78/85 (92%) centres. Cranial ultrasonography to screen the infant's brain for abnormalities was routinely performed in 16/85 (19%) centres, while only on indication in 39/85 (46%). In 57/85 (67%) centres, neurological examination was performed at least once during admission. Of 85 centres, 51 (60%) followed the infants' development post-discharge, with follow-up duration ranging from 1-52 months of age. The survey showed a wide variety in neurological surveillance in MLPT infants among Dutch and Canadian neonatal centres. Given the risk for short-term morbidity and long-term neurodevelopmental disabilities, future studies are required to investigate best practices for in-hospital care and follow-up of MLPT infants.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».