Chinese Neonatal Follow-Up Network: a national protocol for follow-up assessment and collaborative research to improve developmental outcomes of high-risk preterm infants
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The objective of the Chinese Neonatal Follow-Up Network (CHNFUN) is to establish a standardised follow-up protocol for the assessment of high-risk preterm infants, and collaborative research aimed at improving early intervention and neurodevelopmental outcomes for preterm infants with gestational age less than 32 weeks in China. The CHNFUN is the first national neonatal follow-up network and has the largest geographically representative cohort from neonatal intensive care units (NICUs) in China. METHODS AND ANALYSIS: A survey of neonatal follow-up clinics participating in CHNFUN was used to inform the development of a standardised protocol for the assessment of high-risk preterm infants in China. Training in the use of assessment tools and data collection was provided to all participating centres. Individual-level neurodevelopmental outcomes data from participating neonatal follow-up clinics will be collected at corrected age, 40 weeks, 3-4 months, 12 months, 18-24 months, 3 years and 6 years of age, using a unique database developed by the CHNFUN and linked to NICU outcomes data in the CHNN Database. Data will be prospectively collected on an ongoing basis from all surviving infants born at <32 weeks' gestation or <1500 g birth weight and discharged from 34 participating NICUs from 1 June 2023. Infant neurodevelopmental outcomes and interinstitutional variations in outcomes will be examined and used to inform quality improvement measures aimed at improving outcomes, development and evaluation of early intervention programmes and other collaborative research, including clinical trials. ETHICS AND DISSEMINATION: This study was approved by the ethics review board of Children's Hospital of Fudan University (#CHFU 2022-112), which was recognised by all participating hospitals. Waiver of consent was granted at all sites. Only non-identifiable patient-level data will be transmitted, and only aggregate data will be reported in CHNFUN reports and publications.
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 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 | 0,106 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,005 |
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 ».