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Enregistrement W2317435817 · doi:10.1097/mbc.0b013e32835975d6

Diagnosis and treatment of intracranial hemorrhage in children with hemophilia

2012· review· en· W2317435817 sur OpenAlexaff
Kim Nagel, Mohan Pai, Bosco Paes, Anthony K.C. Chan

Notice bibliographique

RevueBlood Coagulation & Fibrinolysis · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemophilia Treatment and Research
Établissements canadiensMcMaster Children's HospitalHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialMEDLINEPresentation (obstetrics)Incidence (geometry)PediatricsIntensive care medicineComplicationSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intracranial hemorrhage (ICH) is a significant complication for children with hemophilia. Identifying risk factors may allow us to establish clinically relevant guidelines for the diagnosis and management of ICH. The purpose of this review is to nucleate evidence from the available literature on the incidence, risk factors, presentation, treatment, and outcomes of ICH that can be utilized to develop a clinically useful framework for the diagnosis and management of hemophiliac patients with the condition. An electronic MEDLINE and EMBASE literature search was undertaken using the key words 'intracranial hemorrhage and hemophilia' and setting limits as: Last 10 years and Review or Randomized Controlled Trial (RCT) or Clinical Trial, or Practice Guidelines. Following review of all articles using predetermined search words and criteria, 31 were retrieved with sufficient data to address our objectives. An algorithm is presented for the management of children (≥3 years-18 years) with hemophilia and suspected ICH. A standardized approach to ICH may reduce unnecessary exposure to radiation via computed tomography scan in a select group of children. Currently there is limited scientific evidence to recommend a diagnostic and therapeutic algorithm for neonates with hemophilia.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,266 · 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'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

Citations36
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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