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Enregistrement W2332200006 · doi:10.1136/archdischild-2012-302724.0286

286 Low Haematocrit Levels is Common in Premature Infants that Develop Necrotising Enterocolitis

2012· article· en· W2332200006 sur OpenAlexaff
K. Povazai, Sarah Bradley, Gaurav Atreja, A Kapetanakis

Notice bibliographique

RevueArchives of Disease in Childhood · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal Respiratory Health Research
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHematocritEnterocolitisPediatricsNecrotizing enterocolitisPopulationBlood transfusionSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Necrotising enterocolitis (NEC) remains a serious complication of prematurity. NEC is associated with multiple factors. Recently concerns have been raised that transfusion related gut injury (TRAGI) may lead to NEC development. Aim To identify if blood transfusion is implicated in the development of NEC in our population. Methods Data collection from infants treated for definite NEC in two tertiary surgical neonatal units. Results 49 infants developed NEC. GA: ≤24 wks 16%, 25–26 wks 16%, 27–29 wks 37%, 30–32 wks 19%, 33–36 wks 12%. Age of NEC: ≤7d: 7%,d8–14: 19%, >14d: 74%. The lowest hematocrit (HCT) within 72 hours preceding NEC diagnosis was < 24 8%, 24–29 in 28% of cases, 30–35 in 36%, 36–42 in 11%, 17% had Hct >42. 6% received a blood transfusion in the 48 hrs preceding diagnosis. No cases of TRAGI were identified. Conclusion In our population 83% of infants diagnosed with NEC had PCV < 42. Anaemia was associated with increased risk for developing NEC, we did not identify any increased risk relating to blood transfusion. Considering the possible causes for anaemia and refining transfusion thresholds in selected cases may be indicated. Further prospective studies may be helpful to identify potential critical Hct levels.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,347
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 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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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