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Enregistrement W4310464003 · doi:10.1111/ajo.13634

Current approach and attitudes toward neonatal near‐miss and perinatal audits: An exploratory international survey

2022· article· en· W4310464003 sur OpenAlexaboutno aff
Poliana de Barros Medeiros, Helen G. Liley, Christine Andrews, Adrienne Gordon, Alexander Heazell, Alison L. Kent, Susannah Hopkins Leisher, Vicki Flenady

Notice bibliographique

RevueAustralian and New Zealand Journal of Obstetrics and Gynaecology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMaternal and Neonatal Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilUniversity of QueenslandNational Health and Medical Research CouncilMater Foundation
Mots-clésMedicineAuditNeonatal resuscitationAsphyxiaPediatricsFamily medicineEmergency medicineResuscitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Combined with perinatal mortality review, neonatal near-miss (NNM) audit has the potential to inform strategies to better prevent adverse perinatal outcomes. Nonetheless, there is lack of standardised definitions of NNM and limited evidence of implementation of NNM audits. AIM: To describe definitions of NNM and assess current approaches and attitudes toward perinatal mortality and morbidity audit. MATERIALS AND METHODS: Online survey from December 2021 to February 2022, with a mix of Likert scales, polar, pool, multi-choice, and open-ended questions, disseminated through national and international organisations to perinatal healthcare workers from high-income countries. RESULTS: One hundred and twenty participants came from Australia (n = 86), New Zealand (n = 18), Canada (n = 7), USA (n = 4), Netherlands (n = 2), other countries (n = 3). Neonatologists (35%), midwives (21.7%), obstetricians (12.5%), neonatal nurse practitioners (11.7%) and others (23.3%) responded. Most respondents thought the main characteristics to define NNM were birth asphyxia needing therapeutic hypothermia (68.3%), unexpected resuscitation at birth (67.5%), need for intubation/chest compression/adrenaline (65.0%) and metabolic acidosis at birth (60.0%). There were 97.5% of participants who considered NNM important for identifying cases for perinatal morbidity audits. However, only 10.0% of their institutions used a NNM definition. Overall, 98.4% of participants considered perinatal mortality and morbidity audits important to prevent adverse outcomes. CONCLUSION: Neonatal near-miss audit is viewed as a valuable tool to reduce adverse neonatal outcomes. There was reasonable consensus that NNM encompassed evidence of birth asphyxia and/or advanced neonatal resuscitation. Data from this international survey identifies a starting point for a consensus definition of NNM, which can be used for perinatal audits to identify opportunities for improvement.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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