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Enregistrement W4380049590 · doi:10.3389/fped.2023.1138633

Improved neonatal outcomes by multidisciplinary simulation—a contemporary practice in the demonstration area of China

2023· article· en· W4380049590 sur OpenAlexaff
Chenguang Xu, Qianshen Zhang, Yin Xue, Chun‐Bong Chow, Chunxiao Dong, Qian Xie, Po‐Yin Cheung

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pediatrics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensRoyal Alexandra HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesSanming Project of Medicine in Shenzhen
Mots-clésMedicineAsphyxiaResuscitationNeonatal resuscitationIncidence (geometry)MeconiumChokingPerinatal asphyxiaGestational agePregnancyEmergency medicinePediatricsFetus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Simulation-based training improves neonatal resuscitation and decreases perinatal mortality in low- and middle-income countries. Interdisciplinary in-situ simulation may promote quality care in neonatal resuscitation. However, there is limited information regarding the effect of multidisciplinary in-situ simulation training (MIST) on neonatal outcomes. We aimed to investigate the impact of MIST on neonatal resuscitation in reducing the incidence of neonatal asphyxia and related morbidities. Methods Weekly MIST on neonatal resuscitation has been conducted through neonatal and obstetrical collaboration at the University of Hong Kong-Shenzhen Hospital, China, since 2019. Each simulation was facilitated by two instructors and performed by three health care providers from obstetric and neonatal intensive care units, followed by a debriefing of the participants and several designated observers. The incidence of neonatal asphyxia, severe asphyxia, hypoxic-ischemic encephalopathy (HIE), and meconium aspiration syndrome (MAS) before (2017–2018) and after (2019–2020) the commencement of weekly MIST were analyzed. Results There were 81 simulation cases including the resuscitation of preterm neonates of different gestational ages, perinatal distress, meconium-stained amniotic fluid, and congenital heart disease with 1,503 participant counts (225 active participants). The respective incidence of neonatal asphyxia, severe asphyxia, HIE, and MAS decreased significantly after MIST (0.64%, 0.06%, 0.01%, and 0.09% vs. 0.84%, 0.14%, 0.10%, and 0.19%, respectively, all P < 0.05). Conclusions Weekly MIST on neonatal resuscitation decreased the incidence of neonatal asphyxia, severe asphyxia, HIE, and MAS. Implementation of regular resuscitation simulation training is feasible and may improve the quality of neonatal resuscitation with better neonatal outcomes in low- and middle-income countries.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,181
Score d'incertitude au seuil0,502

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,322 · 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 tête enseignante, 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

Citations18
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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