What Next After GAS and PANDA?
Notice bibliographique
Résumé
On April 16 and 17, 2016, the Fifth biennial Pediatric Anesthesia & Neurodevelopment Assessment (PANDA) symposium was convened at the Morgan Stanley Children's Hospital of New York at Columbia University Medical Center. During the symposium, experts in the fields of anesthesiology, neuropsychology, and epidemiology were convened in a small group session to determine the level of confidence in the current clinical evidence and the next steps in anesthetic neurotoxicity clinical research. Among the participants in the discussion, there remained a lack of consensus on whether anesthetic exposure causes long-term neurodevelopmental deficits in children based on the current evidence. This causal relationship between anesthesia exposure and neurodevelopmental deficit is difficult to establish using observational data, and current and future clinical trials are critical for answering this question. It was, however, recognized that the continuum of data that is seen in studies of other toxic environmental exposures, such as lead poisoning, has not been established in the anesthetic neurotoxicity literature, specifically regarding the timing of the exposure, the dose effects, contributing perioperative conditions, or vulnerable populations. As a result, these questions may need to be addressed in observational studies to guide future clinical trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».