我们想评估在新生儿转运过程中使用振幅积分脑电图的可行性。使用临床标准,我们确定了在运输过程中获得的痕迹是否可读。这有助于临床医生诊断和预后可能患有出生窒息或缺氧缺血性脑病后需要转运的婴儿。
远程监控自动化设备和创新的运输系统,以改善生病和早产儿的预后。在运输过程中进行任何研究都有其困难,但对于改善护理至关重要。在严重压力时期获得适当的同意是一项挑战。
临床团队需要执行研究和临床任务,这增加了运输过程的复杂性。我们已经确定了对新生儿运输进行研究的必要性,并正在寻求改善出生后需要运输的婴儿结局的方法。我们正在努力改善新生儿转运中的体温调节。
我们想看看振幅整合 EEG 是否能够更早、更准确地诊断缺氧缺血性脑病。我们还想探索机器学习是否可用于增强诊断决策。最后,我们希望评估这是否对死亡率和神经发育结局等重要结局有影响。