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Enregistrement W2007136466 · doi:10.1148/rg.272055098

Necrotizing Enterocolitis: Review of State-of-the-Art Imaging Findings with Pathologic Correlation

2007· review· en· W2007136466 sur OpenAlexaff
Mónica Epelman, Alan Daneman, Oscar M. Navarro, Iris Morag, Aideen M. Moore, Jae‐Hong Kim, Ricardo Faingold, Glenn Taylor, J. Ted Gerstle

Notice bibliographique

RevueRadiographics · 2007
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueInfant Nutrition and Health
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNecrotizing enterocolitisEnterocolitisCorrelationPathologyRadiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plain abdominal radiography is the current standard imaging modality for evaluation of necrotizing enterocolitis (NEC). Sonography is still not routinely used for diagnosis and follow-up, as it is not widely recognized that it can provide information that is not provided by plain abdominal radiography and that may affect the management of NEC. Like plain abdominal radiography, sonography can depict intramural gas, portal venous gas, and free intraperitoneal gas. However, the major advantages of abdominal sonography over plain abdominal radiography are that it can depict intraabdominal fluid, bowel wall thickness, and bowel wall perfusion. Sonography may depict changes consistent with NEC when the plain abdominal radiographic findings are nonspecific and inconclusive. Thinning of the bowel wall and lack of perfusion at sonography are highly suggestive of nonviable bowel and may be seen before visualization of pneumoperitoneum at plain abdominal radiography. The mortality rate is higher after perforation; thus, earlier detection of severely ischemic or necrotic bowel loops, before perforation occurs, could potentially improve the morbidity and mortality in NEC. The information provided by sonography allows a more complete understanding of the state of the bowel in patients with NEC and may thus make management decisions easier and potentially change outcome.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0100,011
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations334
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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