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Enregistrement W2037374715 · doi:10.1155/2009/241376

Aminoterminal Pro B-Type Natriuretic Peptide (NT-proBNP) Levels for Monitoring Interventions in Paediatric Cardiac Patients with Stenotic Lesions

2009· article· en· W2037374715 sur OpenAlexaff
Eva Welisch, K Kleesiek, Nikolaus Haas, Kambiz Norozi, R. Rauch, Guido Filler

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Pediatrics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNatriuretic peptideInternal medicineCardiologyPsychological interventionHeart diseaseIntervention (counseling)PediatricsHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. Serum concentration of NT-proBNP correlates well with the severity of cardiac disease in adults. Few studies have been performed on the applicability of NT-proBNP for monitoring children with congenital heart disease. Objective. To assess the potential of NT-proBNP for monitoring the success of interventions in children with stenotic cardiac lesions. Methods. NT-proBNP was measured in 42 children aged 1 day to 17 years (y) before and 6 to 12 weeks after surgical or interventional correction of obstructive lesions of the heart. Comparison is made with the clinical status and echocardiographic data of the child. Results. NT-proBNP levels (median 280, range 10-263,000 pg/mL) were above the reference value in all but 6 patients (pts) prior to the intervention. Higher levels were found in more compromised patients. The 35 children with clinical improvement after the procedure showed a decline of their NT-proBNP level in all but 4 patients, whose levels remained unchanged. Five patients with unchanged gradients despite a therapeutic intervention also demonstrated unchanged NT-proBNP levels after the intervention. Thus, the success rate of the procedure correlated well to clinical and echocardiographic findings. Conclusion. NT-proBNP can be used to assess the efficiency of an intervention.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,288 · 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'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

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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