Enhancing Neurodevelopmental Outcomes in Preterm Infants Through the Sensory Development Care Map
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Preterm infants are at a high risk of neurodevelopmental impairments due to immature brain development and the stressors of the neonatal intensive care unit (NICU) environment. To improve outcomes, incorporating a neuropromotion strategy by promoting nurturing encounters (NEs) is essential. Methods: In this 48-bed tertiary perinatal care center, an informal survey showed that staff lacked consistent knowledge about sensory neurodevelopment, while parents expressed a need for clearer guidance. This paper describes the development and implementation of the Sensory Developmental Care Map (SDCM) as part of a larger quality-improvement initiative. The SDCM is an educational tool designed to guide NICU staff and families in providing neuroprotective and neuropromotive care, based on the infant’s gestational age (GA). The SDCM was created by integrating evidence on sensory development across GAs and providing practical strategies to promote positive sensory input while protecting the developing brain. The map visually indicates when to protect or stimulate each sense, offering clear, developmentally appropriate guidance. Printed and digital versions of the map were made accessible to families and staff, with bedside copies and a poster displayed in the unit. Results: A post-implementation evaluation is ongoing, but preliminary feedback suggests that the SDCM improved the family understanding of sensory developmental care. The SDCM serves as a valuable resource for promoting appropriate sensory input for preterm infants and further enhancing developmentally supportive care within the NICU.
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 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 | 0,000 | 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 ».