Implementing neurodevelopmental follow‐up care for children with congenital heart disease: A scoping review with evidence mapping
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To identify and map evidence describing components of neurodevelopmental follow-up care for children with congenital heart disease (CHD). METHOD: This was a scoping review of studies reporting components of neurodevelopmental follow-up programmes/pathways for children with CHD. Eligible publications were identified through database searches, citation tracking, and expert recommendations. Two independent reviewers screened studies and extracted data. An evidence matrix was developed to visualize common characteristics of care pathways. Qualitative content analysis identified implementation barriers and enablers. RESULTS: The review included 33 studies. Twenty-one described individual care pathways across the USA (n = 14), Canada (n = 4), Australia (n = 2), and France (n = 1). The remainder reported surveys of clinical practice across multiple geographical regions. While heterogeneity in care existed across studies, common attributes included enrolment of children at high-risk of neurodevelopmental delay; centralized clinics in children's hospitals; referral before discharge; periodic follow-up at fixed ages; standardized developmental assessment; and involvement of multidisciplinary teams. Implementation barriers included service cost/resourcing, patient burden, and lack of knowledge/awareness. Multi-level stakeholder engagement and integration with other services were key drivers of success. INTERPRETATION: Defining components of effective neurodevelopmental follow-up programmes and care pathways, along with enhancing and expanding guideline-based care across regions and into new contexts, should continue to be priorities. WHAT THIS PAPER ADDS: Twenty-two different neurodevelopmental follow-up care pathways/programmes were published, originating from four countries. Twelve additional publications described broad practices for neurodevelopmental follow-up across regions Common attributes across eligibility, service structure, assessment processes, and care providers were noted. Studies reported programme acceptability, uptake, cost, and effectiveness. Implementation barriers included service cost/resourcing, patient burden, and lack of knowledge/awareness.
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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 | 0,029 | 0,111 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».