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Enregistrement W192524789 · doi:10.1177/120347541201600306

Propranolol in the Management of Infantile Hemangiomas: Clinical Response and Predictors

2012· article· en· W192524789 sur OpenAlexafffund
Alexandra Balma‐Mena, Ajith Chakkittakandiyil, Miriam Weinstein, Perla Lansang, Nhung Ho, Salvatore Cammisuli, Elena Pope

Notice bibliographique

RevueJournal of Cutaneous Medicine and Surgery · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVascular Malformations and Hemangiomas
Établissements canadiensSunnybrook HospitalHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesHospital for Sick Children
Mots-clésMedicinePropranololInfantile hemangiomaHemangiomaDermatologyIntensive care medicinePediatricsSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Recent data suggest that propranolol is an effective treatment for infantile hemangiomas (IHs). Data on the optimal dose, duration of therapy, and predictors of response are currently lacking. OBJECTIVE: To assess the clinical response to and predictors of propranolol use in the treatment of IH. METHODS: Retrospective cohort study of 44 patients. Two independent assessors evaluated improvement by comparing serial digital photographs using a 100 mm visual analogue scale (VAS), where 5 mm change represented 10% change in the size or appearance of the IH. RESULTS: Propranolol was started at a mean age of 7.8 (SD 8.21) months and was used for 7.3 (SD 4.8) months before weaning. The mean percent improvement compared to baseline (as measured by the VAS) was 78% (SD 23%). Minor adverse events were noted in 32% of patients. The most significant predictor of regrowth after weaning was a IH > 5 cm in size (p = .017). CONCLUSIONS: Propranolol is effective in IH, but the side effects and the possibility of regrowth should be considered.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,198

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, 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

Citations22
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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