Diagnosis of perinatal stroke I: definitions, differential diagnosis and registration
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Perinatal stroke can be divided into three subtypes: ischaemic stroke, either arterial or sinovenous and haemorrhagic stroke. For the sake of universal registration and to perform intervention studies, we propose a detailed diagnostic registration system for perinatal stroke taking 10 variables into account. These variables are discussed here and in the accompanying article. MATERIAL AND RESULTS: Differentiation is needed from focal brain changes as a result of disorders other than stroke, whereby accurate timing is possible only when early neonatal imaging is available. Detailed templates are presented for arterial and venous vascular classification. AIS is further subdivided into single territory and complex infarction and some stratification is proposed in the complicated stroke group. This registration system has been applied to a retrospective cohort of 134 newborns with stroke (single-centre observation from 1999 to 2007) and the results are compared with published data. By applying this registration system, intervention studies for one homogeneous stroke type (e.g. complete middle cerebral artery stroke) may be facilitated. CONCLUSION: Ten variables may be sufficient to register a perinatal stroke. These include gestational age, birthweight, gender, delivery mode, time of detection, presentation, type of stroke, vessel affected or type of cavity, imaging method at detection and clinical context.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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