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Enregistrement W2512461477 · doi:10.1002/ajmg.c.31522

Medical interventions and survival by gender of children with trisomy 18

2016· article· en· W2512461477 sur OpenAlexaff
Jennifer H. Donovan, Genomary Krigbaum, Deborah A. Bruns

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Medical Genetics Part C Seminars in Medical Genetics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent and Pediatric Healthcare
Établissements canadiensDiscovery Air (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionMedicineTrisomyIncidence (geometry)PediatricsIntervention (counseling)Enteral administrationSurgeryPsychiatryParenteral nutrition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research has typically shown limited aggressive medical interventions and low survival rates for children with full trisomy 18. Recent studies provide more positive results. This study examined 82 children with full trisomy 18 drawn from the Tracking Rare Incidence Syndromes (TRIS) project database. Children were classified into three groups according to the highest intervention received: "hospice or no intervention" (n = 5, 6.1%), "necessary interventions (enteral feeding, ventilator use)" (n = 46, 56.1%), and "aggressive interventions (surgery)" (n = 31, 37.8%). Seven of 14 male children (50%) and 52 of 68 female children (76.5%) were living at the time of survey completion. Additionally, information about any interventions used during the care of these children was also provided. It was found that three males (37.5%) and 28 females (48.3%) had used hospice care at some point; 12 males (85.7%) and 61 females (89.7%) received enteral feeding at some point; 7 males (58.3%) and 25 females (38.5%) had ventilator; and 7 males (50%) and 33 females (48.5%) underwent some form of surgery. These results suggest improved outcomes when given necessary and aggressive medical interventions. Implications and recommendations for further research are provided. © 2016 Wiley Periodicals, Inc.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,286
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,377 · 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

Citations15
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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