A Multi-Center Survey of Necrotizing Enterocolitis Prevention Strategies in Very Low Birth Weight Infants
Notice bibliographique
Résumé
Xiaoshan Hu, Miao Qian, Wenjuan Chen, Shushu Li, Xiaohui Chen, Shuping Han Department of Pediatrics, Nanjing Women and Children’s Healthcare Hospital, Nanjing City, Jiangsu Province, People’s Republic of ChinaCorrespondence: Shuping Han, Department of Pediatrics, Nanjing Women and Children’s Healthcare Hospital, Nanjing City, Jiangsu Province, People’s Republic of China, Tel +86 025-52226578, Email shupinghan@njmu.edu.cnObjective: To compare the prevention practices of necrotizing enterocolitis (NEC) across 17 neonatal intensive care units (NICUs) in China.Methods: A web-based survey was sent to 17 level 3 NICUs in China on September 21, 2023, to evaluate the prevention strategies for NEC.Results: All 17 Neonatal Intensive Care Units (NICUs) responded to the survey. There was significant variation in the initial empirical use of antibiotics for early-onset sepsis, late-onset sepsis, and NEC among different NICUs. Out of the 17 NICUs, only 5 (29.4%) used donor human milk. Additionally, 15 (88.2%) NICUs performed routine echocardiography (Echo) in preterm infants after birth to evaluate cardiac function and/or Patent Ductus Arteriosus (PDA) status. Out of those 15 NICUs, 11 (73.3%) performed Echo within 24 to 72 hours after birth. Furthermore, 8 NICUs (47.1%) did not alter enteral nutrition management during drug treatment for PDA, while 12 NICUs (70.6%) stopped 1 or 2 feeds during red blood cell transfusion.Conclusion: The findings of this survey conducted through questionnaires revealed both differences and similarities in the strategies employed to prevent NEC in 17 NICUs in China.Keywords: very low birth weight infants, necrotizing enterocolitis, survey, prevention strategies
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».