Thermoregulation and golden hour practices in extremely preterm infants: an international survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Are thermoregulation and golden hour practices in extremely preterm (EP) infants comparable across the world? This study aims to describe these practices for EP infants based on the neonatal intensive care unit's (NICUs) geographic region, country's income status and the lowest gestational age (GA) of infants resuscitated. METHODS: The Director of each NICU was requested to complete the e-questionnaire between February 2019 and August 2021. RESULTS: We received 848 responses, from all geographic regions and resource settings. Variations in most thermoregulation and golden hour practices were observed. Using a polyethylene plastic wrap, commencing humidity within 60 min of admission, and having local protocols were the most consistent practices (>75%). The odds for the following practices differed in NICUs resuscitating infants from 22 to 23 weeks GA compared to those resuscitating from 24 to 25 weeks: respiratory support during resuscitation and transport, use of polyethylene plastic wrap and servo-control mode, commencing ambient humidity >80% and presence of local protocols. CONCLUSION: Evidence-based practices on thermoregulation and golden hour stabilisation differed based on the unit's region, country's income status and the lowest GA of infants resuscitated. Future efforts should address reducing variation in practice and aligning practices with international guidelines. IMPACT: A wide variation in thermoregulation and golden hour practices exists depending on the income status, geographic region and lowest gestation age of infants resuscitated. Using a polyethylene plastic wrap, commencing humidity within 60 min of admission and having local protocols were the most consistent practices. This study provides a comprehensive description of thermoregulation and golden hour practices to allow a global comparison in the delivery of best evidence-based practice. The findings of this survey highlight a need for reducing variation in practice and aligning practices with international guidelines for a comparable health care delivery.
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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 | 0,012 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».