Impact of Weather Conditions on Neonatal Transport in Ontario: A Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
The successful realization of efficient neonatal transport is central to the regionalization of high-risk perinatal healthcare. Environmental factors such as weather conditions have the potential to impact transport services covering large temperate climatic zones. Our objective was to compare neonatal transport duration and relevant neonatal outcomes during winter versus summer seasons in distinct transport zones. This retrospective cohort study included newborns transported within Southwestern Ontario between January 2014 to December 2022. The serviced clinical network was divided into 4 zones based on geographical location. Transport details, patient baseline demographics, Transport Risk Index of Physiologic Stability V2 (TRIPS-II) scores, and clinically relevant outcomes were recorded. Winter (November-March) versus summer (May-September) parameters were compared within each zone. 960 transports were analyzed; 503 in summer, and 457 in winter. Baseline demographic characteristics were comparable between seasons within zones. In Zone 1, net transport time (minutes) was longer in winter versus summer (p = .019). In Zone 2, transport times were comparable; however, speed (km/min) was slower in winter versus summer (p=0.020). In Zone 3 (the Snow Belt), mean (SD) net transport times were approximately 60 minutes longer in winter versus summer [438.2(93.0) vs. 377.3(104.0), p < .001]. In Zone 4, transport times were similar between seasons. TRIPS-II scores, mortality, and major morbidity rates were comparable between seasons across all zones. This large study showed that while neonatal transport services were significantly impacted in the winter, there were no negative effects on post-transport stability, mortality, or major morbidity. Evaluation of this data might inform future service modelling.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».