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Enregistrement W4407840034 · doi:10.3390/children12030264

Sustained Reduction in Severe Intraventricular Hemorrhage in Micropremature Infants: A Quality Improvement Intervention

2025· article· en· W4407840034 sur OpenAlexaff
Sabrina E. Wong, Lisa Sampson, Michael Dunn, Asaph Rolnitsky

Notice bibliographique

RevueChildren · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal and fetal brain pathology
Établissements canadiensUniversity of TorontoHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntraventricular hemorrhagePediatricsNecrotizing enterocolitisPopulationPeriventricular leukomalaciaPsychological interventionGestational agePregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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