Neonatal hemorrhagic stroke: population-based epidemology
Notice bibliographique
Résumé
Background: Stroke is a leading cause of perinatal brain injury and cerebral palsy. Term neonatal hemorrhagic stroke (NHS) is a common syndrome with poorly defined epidemiology. We aimed to determine incidence and mechanisms within a large population-based NHS sample. Methods: The Alberta Perinatal Stroke Project (APSP), a provincial registry ascertained NHS cases using exhaustive ICD-9/10 code searching (1992-2012, >2400 chart reviews). Prospective cases were captured through the Calgary Pediatric Stroke Program from 2007-2014 (n=387). All NHS cases underwent structured chart review using a data capture form and blinded review of neuroimaging. Provincial live births were obtained from statistics Canada. Outcomes were extrapolated to the Pediatric Stroke Outcome Measure (PSOM). Results: We identified 74 cases: 49 NHS (26 retrospective, 27 prospective), 4 presumed perinatal HS (PPHS), and 21 hemorrhagic transformation (HT) of ischemic injury. Incidence of NHS was 1:8800 live births (1:5820 for all forms). HT was common (28.4%) including global, arterial venous ischemic lesions. Presumed perinatal hemorrhagic stroke presented with epilepsy. No risk factor was identified in 68% of cases. Outcomes were abnormal (PSOM 1 or more) in 30% and better in the HT group. Conclusion: NHS occurs in 1:8800 live births. Imaging classification is essential to define mechanisms.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».