EP21.08: Antenatal management of fetal neonatal alloimmune thrombocytopenia (<scp>FNAIT</scp>) and neonatal outcome according to the category of risk
Notice bibliographique
Résumé
To retrospectively analyse the management of pregnancies with previous history of FNAIT in terms of neonatal outcome according to the different categories of risk. Pregnancies with a previous FNAIT (Hx FNAIT) between 1993 and 2016 were subdivided in 3 groups: Unknown risk (no alloantibodies, with or without ICH); Standard risk (SR) (maternal alloantibodies without ICH) and High risk (HR) (maternal alloantibodies with ICH). Clinical management (maternal alloantibodies type, medical treatment, intrauterine platelets count and transfusions, IUT) and neonatal outcome (gestational age at delivery, mode of delivery, platelets counts and neurological assessment at birth) were analysed. 58 cases were included in the study subdivided in UR (n= 8, 14%), SR (n=42, 72%) and HR (n= 8, 14%). Table 1 shows the clinical management and neonatal outcome of the three groups. The management of pregnancy with previous FNAIT has to be personalised according to the risk category to achieve good outcome. The combination of medical treatment and fetal platelets assessment and ad hoc platelets transfusions minimise the risk of neonatal thrombocytopenia and ICH. 0.05 (UR) 0.001(SR) 0.05(UR) 0.001(UR & SR) 0.05 (UR) Platelets at birth
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».