International survey on diagnosis and management of hypotension in extremely preterm babies
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
UNLABELLED: Hypotension is a commonly diagnosed and treated complication of extremely low gestational age newborns (ELGAN), but enormous variation in diagnosis, management and clinical practice has been documented. We sought to evaluate practice regarding the management of hypotension in ELGANs and developed a web-based questionnaire addressing diagnosis, intervention thresholds and modes of treatment of hypotension in ELGANs. We received 216 completed questionnaires from respondents in 38 countries. Most responses (83 %) were from specialist units where, together, over 26,000 very low birth weight (VLBW) infants are cared for annually. The majority (73 %) defined hypotension as a mean blood pressure (BP) in mmHg less than the gestational age in weeks. Sixty percent assessed the circulation with additional methods; echocardiography was the most commonly used (74 %), with left ventricular output and fractional shortening the two most common measurements made. The majority (85 %) used volume administration as the initial intervention. Dopamine was the inotrope most commonly used initially (80 %). If the initial inotrope therapy failed, dobutamine was the most popular second-line treatment (28 %). Delayed cord clamping was used at 51 % of the centres. CONCLUSION: The definition of hypotension in ELGANs continues to follow traditional standards. Functional echocardiography is now used to assess the circulation at many centres. Volume expansion and dopamine remain the most frequently used therapies.
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.
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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