Systemizing and Transforming Preterm Oral Feeding Through Innovative Algorithms
Notice bibliographique
Résumé
Background: Establishing safe and efficient oral feeds for preterm infants is one of the last milestones to be achieved prior to discharge home. However, this process commonly elicits stress and anxiety in both care providers, such as nurses and the entire healthcare team in the Neonatal Intensive Care Unit (NICU), as well as parents. These feelings of uncertainty are exacerbated by the non-linear progression of oral feeding development and the absence of a systematized approach to initiate and advance feedings. Methods: In this 48-bed tertiary perinatal centre, staff surveys and a needs assessment showed dissatisfaction and increasing stress and anxiety due to the inconsistencies in initiating and advancing oral feeds. This paper describes the formation of a multidisciplinary feeding committee which reviewed various oral feeding training materials and the ultimate creation of two innovative oral feeding algorithms and their corresponding education materials. Results: The Sunnybrook Feeding Committee has developed two evidence-based algorithms, one for initiating oral feeds and another for monitoring progress with objective decision-making points during common oral feeding challenges. To complement and support these algorithms, educational materials and a comprehensive documentation process were also created. These resources included detailed instructions, visual aids, and step-by-step guides to help staff understand and apply the algorithms effectively. Additionally, the educational materials aimed to standardize training and ensure consistency across the NICU, further promoting a systematic approach to preterm oral feeding. Implementation of these algorithms also aimed to provide evidence-based, expert-guided guidelines for assessing readiness, initiating feeds, monitoring progress, and making necessary adjustments. Conclusions: This structured approach lays the foundation for a unit-wide language and systematic process for oral feeding. The next steps in this quality improvement project involve educating and piloting the implementation of the developed oral feeding algorithms, gathering staff feedback, and refining the tools accordingly. The goal is to enhance overall care quality, reduce stress for both care providers and parents, and ensure the best possible start for vulnerable preterm infants, ultimately supporting a smooth and successful transition to home.
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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 | 0,000 | 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 ».