Sustained Reduction in Severe Intraventricular Hemorrhage in Micropremature Infants: A Quality Improvement Intervention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Quality improvement (QI) interventions may reduce the incidence and severity of Intraventricular Hemorrhage (IVH) in the population of inborn micropremature infants (born at ≤26 weeks' gestation) with the goal of improving outcomes in this high-risk population. METHODS: A multidisciplinary team reviewed the current literature to develop a site-specific brain protective bundle. Baseline data were collected from June 2014 to February 2015, with interventions occurring from March 2015 to December 2015. The period of sustainability was assessed from January 2016 to December 2023. Control charts were used to analyze the effect of the interventions. Outcome measures included all grades of IVH, periventricular leukomalacia (PVL), necrotizing enterocolitis (NEC), and spontaneous intestinal perforations (SIP). RESULTS: Brain care initiatives decrease the rate of severe IVH in the inborn micropremature infant population from a baseline of 21% to 6.45% with a sustained rate of 4.5% with no change to balancing measures. CONCLUSIONS: Brain-protective initiatives such as midline head positioning and minimal handling are associated with a significant and sustained reduction in severe IVH among inborn micropremature infants.
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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 | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».