La stabilisation néonatale au Canada : des mises à jour aux pratiques du Programme de soins aigus aux nouveau-nés à risque (ACoRN)
Bibliographic record
Abstract
On constate des écarts dans les taux de prématurité et de mortalité néonatale au Canada, en partie à cause d'une formation insuffisante en réanimation et en stabilisation néonatales et de même que d'une adhésion inégale aux pratiques exemplaires. Depuis les années 1990, le Programme de réanimation néonatale est la norme dans tous les établissements qui prodiguent des soins périnatals, mais les fournisseurs et les formateurs de soins périnatals ont continué d'observer des lacunes sur le plan des connaissances et des habiletés en matière de stabilisation des nouveau-nés après la réanimation, particulièrement dans les milieux où ces soins sont rarement requis. Le Programme de soins aigus aux nouveau-nés à risque (ACoRN) a été mis sur pied pour corriger ces lacunes. Dans l'ACoRN, une évaluation primaire et des trajectoires pour soigner les divers systèmes organiques (les séquences) priorisent et orientent l'évaluation, les soins essentiels et la prise en charge des nouveau-nés à risque ou malades pendant les premières heures et les premiers jours de vie. Le présent point de pratique fait ressortir les changements aux pratiques et aux recommandations depuis 2012, année de la dernière révision du texte et du fonctionnement de l'ACoRN, qui n'était alors offert qu'en anglais. À l'instar du Programme de réanimation néonatale, l'ACoRN est géré par la Société canadienne de pédiatrie au Canada. Un manuel et un programme d'enseignement révisés, mis à jour, traduits en français et lancés en 2021 standardiseront les soins, accroîtront les compétences et la confiance chez les dispensateurs de soins périnatals et amélioreront les pronostics néonatals au Canada et ailleurs au cours des prochaines années.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".