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Enregistrement W2065393330 · doi:10.1097/mop.0b013e32834aa583

Impact of congenital heart disease on fetal brain development and injury

2011· review· en· W2065393330 sur OpenAlexfundno aff
Mary T. Donofrio, Adre duPlessis, Catherine Limperopoulos

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Pediatrics · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineHeart diseaseFetusDiseaseCardiologyIntensive care medicineInternal medicinePregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Advances in cardiac surgical techniques and intensive care have led to improved survival in babies with congenital heart disease (CHD). Although it is true that the majority of children with CHD today survive, many have impaired neurodevelopmental outcome. Although continuing to improve short-term morbidity and mortality are important goals, recent research has focused on defining the impact of CHD on brain development and brain injury in utero. RECENT FINDINGS: The impact of CHD on the developing brain of the fetus and infant will be discussed. Neurologic abnormalities detectable prior to surgery will be described and postnatal progression of abnormalities will be highlighted. Potential causes of these findings will be discussed, including altered cerebral blood flow in utero, and brain development and risk for in-utero and postnatal brain injury. Finally, neurologic and developmental outcome after surgical repair of CHD will be reviewed. SUMMARY: Neurodevelopmental evaluation preoperatively and postoperatively in CHD patients should be standard practice, not only to identify those with impairments who would benefit from intervention services but also to identify risk factors and strategies to optimize outcome. Fetal management and intervention strategies for specific defects may ultimately play a role in improving in-utero hemodynamics and increasing cerebral oxygen delivery to enhance brain development.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,940
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,312 · 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.

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

Citations107
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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