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Enregistrement W1973390590 · doi:10.1111/j.1469-8749.2008.03092.x

Administration of melatonin mixed with soft food and liquids for children with neurodevelopmental difficulties

2008· article· en· W1973390590 sur OpenAlexaff
Tina Shah, APY Tse, Harvinder Singh Gill, Ian Chi Kei Wong, Alastair Sutcliffe, Paul Gringras, R. Appleton, Catherine Tuleu

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Medicine & Child Neurology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChild Nutrition and Feeding Issues
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMelatoninFood and drug administrationOrange juiceFood scienceMedicineChemistryPharmacologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is sometimes necessary for the contents of medication capsules to be mixed with certain foods and drinks because children are not always able to swallow the capsules. The compatibility and short-term stability (6h) of melatonin capsules mixed in a variety of liquids and foodstuffs (water, orange juice, semi-skimmed milk, strawberry yogurt, and strawberry jam) were analyzed for degradation. Extraction of melatonin from these common administration vehicles and an analytical assay for the drug and its potential degradation products were developed and validated. The results showed good recovery of melatonin from low- and high-strength capsules for all administration vehicles (between 89% minimum and 111% maximum). The drug was found to be stable in the common liquids and foods tested for up to 6 hours at room temperature (no degradation peak); hence it is unlikely to compromise the results of the Use of Melatonin in Children with Neurodevelopmental Disorders and Impaired Sleep trial.

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)0,000
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,877

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations16
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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