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Enregistrement W1751909794 · doi:10.3233/npm-15814128

Retinopathy of prematurity: Risk factors and variability in Canadian neonatal intensive care units

2015· article· en· W1751909794 sur OpenAlexafffundabout
Kyle J. Thomas, Prakesh S. Shah, Roderick Canning, Adele Harrison, Seungwoo Lee

Notice bibliographique

RevueJournal of Neonatal-Perinatal Medicine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinopathy of Prematurity Studies
Établissements canadiensVictoria General HospitalMoncton HospitalMount Sinai HospitalKingston General Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésRetinopathy of prematurityMedicineGestational ageBirth weightPediatricsRetrospective cohort studyDuctus arteriosusSepsisIntensive careCohortIntraventricular hemorrhageCohort studyPopulationLow birth weightIntensive care medicineInternal medicinePregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To identify predictors of severe retinopathy of prematurity (ROP) in a large population-based cohort and to examine risk-adjusted variations across units. STUDY DESIGN: Retrospective analysis of Canadian Neonatal Network data on neonates with birth weight <1500 g who were screened for ROP between 2003 and 2010. Characteristics of infants with and without ROP were compared and a risk-adjusted model for severe ROP was developed. Rates of severe ROP were compared between sites. RESULTS: 1163 of 9187 (12.7%) infants developed severe ROP. Lower gestational age, male sex, small for gestational age, patent ductus arteriosus, late onset sepsis, more than two blood transfusions, inotrope use, and outborn status were associated with an increased risk of severe ROP. Severe ROP rates varied significantly between units. CONCLUSION: Younger, smaller and sicker male infants had higher adjusted risks of severe ROP and rates varied significantly among sites.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations71
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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