Preventing Brain Injury in Newborns With Congenital Heart Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Newborns with congenital heart disease are at high risk for brain injury and adverse neurodevelopmental outcomes. MRI enables the objective determination of the severity of brain injury in critically ill newborns with congenital heart disease. We will rationalize the use of MRI as a surrogate for neurodevelopmental outcome and describe novel randomization techniques that can be used in trials in this population. METHODS: This article describes the evidence for the use of MRI and the link with neurodevelopmental outcome established in newborns. We also discuss the use of adaptive randomization techniques for future clinical trials in newborns with congenital heart disease. These strategies will be highlighted using an example. RESULTS: Brain injuries occur with high frequency in newborns with congenital heart disease. It is not until school age that the full extent of neurological sequelae becomes apparent and the rapid pace of innovation in neonatal cardiac surgery prevents timely evaluation of changes in care. MRI provides a timely, safe, and reliable outcome measure and has been extensively studied in newborns with other conditions in which the link between brain injury and neurodevelopmental outcome has been established. Clinical trials using MRI as an outcome measure as well as adaptive randomization can improve the efficiency of such trials. CONCLUSIONS: Clinical trials of brain protection are urgently needed in newborns with congenital heart disease given the unacceptable frequency of brain injury in this population; MRI provides an early surrogate marker of long-term neurodevelopmental outcome and adaptive randomization can be used to improve the efficiency of these clinical trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».