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Enregistrement W2334459171 · doi:10.1037/cpp0000058

Monitoring Developmental Risk and Promoting Success for Children With Congenital Heart Disease: Recommendations for Cardiac Neurodevelopmental Follow-Up Programs

2014· article· en· W2334459171 sur OpenAlexaffabout
Cheryl L. Brosig, Jennifer Butcher, Samantha Butler, Dawn Ilardi, Renée Sananes, Jacqueline H. Sanz, Erica Sood, Kari Struemph, Janice Ware

Notice bibliographique

RevueClinical Practice in Pediatric Psychology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHeart diseaseDiseasePediatricsIntensive care medicineCardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Survival of children born with complex congenital heart disease (CHD) has improved dramatically in recent years. However, research studies document high rates of neurologic abnormality and neurodevelopmental impairment in this patient population. The American Heart Association (AHA) and American Academy of Pediatrics (AAP) recently released guidelines for developmental screening, surveillance, and evaluation of children with CHD. The AHA and AAP jointly developed the guidelines in light of increased awareness of long-term cognitive, behavioral, and social sequelae of CHD and the underutilization of remedial services and supports that address these concerns. The guidelines provide an impetus for hospitals to incorporate formal neurodevelopmental follow-up as an integral component of cardiac care. Existing cardiac neurodevelopment programs are rapidly emerging in the United States, Canada, and abroad. Members of the Society of Pediatric Psychology’s Cardiology Special Interest Group collaborated in this effort to describe the essential components of cardiac neurodevelopmental follow-up programs, review implementation and program development challenges, and consider future directions for the field of cardiac neurodevelopment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,362 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations34
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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