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Enregistrement W2432291416 · doi:10.1159/000457668

Pharmacokinetics of Doxapram in Idiopathic Apnea ofPrematurity

2017· article· en· W2432291416 sur OpenAlexafffund
Marc A. Beaudry, Joan M. Bradley, Leah Gramlich, Don LeGatt

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Pharmacology and Therapeutics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal and fetal brain pathology
Établissements canadiensUniversity of Alberta Hospital
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésDoxapramPharmacokineticsApnea of prematurityApneaMedicineAnesthesiaPharmacologyBiologyGestational agePregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pharmacokinetics of doxapram were determined in 13 infants with idiopathic apnea of prematurity uncontrolled by aminophylline and caffeine. Doxapram was maintained for 72-96 h at a constant infusion rate of 2-2.5 mg/kg/h. Plasma doxapram levels were measured by gas liquid chromatography. The infants studied had a birth weight of 1,247 +/- 240 g (mean +/- SD), a gestational age of 29.4 +/- 2 weeks and were 9.9 +/- 6 days old. Steady-state plasma doxapram levels reached by all infants averaged 5.8 +/- 1.8 mg/l. Half-life was 6.6 +/- 5.7 h, plasma clearance 0.44 +/- 0.1 litres/kg/h, and calculated volume of distribution 4 +/- 2.7 litres/kg. Doxapram controlled apnea successfully in 12 of 13 babies. A significant fall in PaCO2 and reduction in the rate of apnea was seen within 6-8 h with corresponding doxapram levels of 3.7 +/- 1.8 mg/l. The factors influencing the pharmacokinetics of doxapram in newborns are presently unknown.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,300 · 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
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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