Evaluation of a clinical protocol for the management of fever in labor among pregnant women at term: A quality‐improvement study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the impact of a quality-improvement initiative designed to increase diagnostic accuracy and adequate management of clinical chorioamnionitis (CC) at a tertiary center. Chorioamnionitis occurs in 1%-13% of term pregnancies and increases maternal and neonatal peripartum complications; often over-diagnosed, it leads to unnecessary investigations and treatments. METHODS: This was an interrupted time-series study. In September 2017 two interventions were implemented: (1) staff training and (2) standardized clinical protocol for the management of fever in labor. All singleton term pregnancies were included. CC cases were reviewed in the pre-intervention (2015-2016, n = 179) and post-intervention (2017-2018, n = 142) groups. CC criteria based on the American College of Obstetricians and Gynecologists guidelines, antibiotics, maternal and neonatal outcomes, and pathology were compared. A cost-consequence analysis was performed. RESULTS: Incidence of CC decreased from 8.2 to 5.6 per 10 person-year (P < 0.001). This was associated with a significant increase in diagnostic accuracy from 15.7% to 73.2% (P < 0.001). Weight-adjusted tobramycin dosage improved from 8.8% to 69.1% (P < 0.001). Maternal length of hospitalization and readmissions decreased significantly, without affecting neonatal sepsis rate. Interventions decreased yearly hospital costs associated with CC by 23.4%. CONCLUSION: Standardizing the management of fever in labor significantly increased the diagnostic accuracy of CC and decreased the misuse of antibiotics in term pregnancies. CC costs decreased by 23.4%.
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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 | 0,300 | 0,281 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».