Monitoring and management of hypertriglyceridemia in extremely low birth weight neonates receiving intravenous lipid emulsions: A national survey
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To assess the practice variation of defining, monitoring and managing hypertriglyceridemia (HTG) in extremely low birth weight neonates receiving intravenous lipid emulsions (IVLE). METHODS: An 8-question survey created via the web survey site Qualtrics was distributed to neonatologists, neonatal nurse practitioners and fellows within the Section of Neonatal-Perinatal Medicine email directory list in the United States and Canada. Survey results were obtained between August and September 2022. RESULTS: There were 249 respondents from approximately 4000 members within the Section of Neonatal-Perinatal Medicine. Responses were documented as a frequency (percentage) with a margin of error of plus or minus 6.2 %. Most respondents were neonatologists, individuals practicing for >10 years and reported a unit-based policy for IVLE initiation and advancement. The definitions of HTG varied among respondents, with the majority (42.7 %) reporting a defining threshold of >200 mg/dL. Nineteen percent of respondents reported not routinely monitoring serum triglyceride concentrations with variable triglyceride monitoring intervals reported by other survey respondents. Regarding elevated triglyceride concentrations, 19.0 % reported decreasing the IVLE rate and checking triglyceride concentrations until normalization; 14.6 % reported IVLE discontinuation and monitoring triglyceride concentrations until normalization; 61.9 % reported using a combination of the above practices; and 4.4 % reported individualized practices for IVLE management with elevated triglyceride concentrations. CONCLUSION: This survey demonstrates a high variation in defining, monitoring and managing HTG in extremely low birth weight neonates and emphasizes the need for studies to better guide this practice.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».