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Enregistrement W2321921599 · doi:10.1177/2150135112460866

Bleeding and Thrombotic Emergencies in Pediatric Cardiac Intensive Care

2012· article· en· W2321921599 sur OpenAlexaff
Therese M. Giglia, James A. DiNardo, Nancy S. Ghanayem, Rebecca Ichord, Robert A. Niebler, Kirsten C. Odegard, M. Patricia Massicotte, Andrew R. Yates, Peter C. Laussen, James S. Tweddell

Notice bibliographique

RevueWorld Journal for Pediatric and Congenital Heart Surgery · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Circulatory Support Devices
Établissements canadiensStollery Children's HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntensive care medicineIntensivistThrombosisIntensive care unitInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Children in the cardiac intensive care unit (CICU) with congenital or acquired heart disease are at risk for hematologic complications, both hemorrhage and thrombosis. The overall incidence of hematologic complications in the CICU is unknown, but risk factors and target groups have been identified where the essential physiologic balance between bleeding and clotting has been disrupted. Although the best management of life-threatening bleeding and clotting is prevention, the cardiac intensivist is often faced with managing life-threatening hematologic events involving patients from within the unit or those who present from outside. Part I of this review deals with the propensity of children with congenital and acquired heart disease to complications of both bleeding and clotting, and includes discussions of perioperative bleeding, thromboses in single-ventricle patients, clotting of Blalock-Taussig shunts and thrombotic complications of mechanical valves. Part II deals with the subject of stroke in children with heart disease. Part III reviews monitoring the effectiveness of anticoagulation and thrombolysis in the CICU. Currently available diagnostics modalities, medications and management strategies are reviewed and future directions discussed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations15
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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