MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2626336467 · doi:10.1093/pch/pxx024

La prise en charge des nouveau-nés à terme à risque de sepsis bactérien d’apparition précoce

2017· article· fr· W2626336467 sur OpenAlexaff
Ann L Jefferies

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2017
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal and Maternal Infections
Établissements canadiensCanadian Paediatric Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGynecologyMedicinePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le sepsis bactérien néonatal d’apparition précoce (SAP) se manifeste avant l’âge de sept jours. Le présent document de principes contient des recommandations à jour sur les soins aux nouveau-nés à terme (d’au moins 37 semaines d’âge gestationnel) à risque de SAP, dans les 24 heures suivant la naissance. La colonisation de la mère par le streptocoque du groupe B (SGB) pendant la grossesse en cours, la bactériurie à SGB, une maladie à SGB invasive chez un nourrisson précédent, une rupture prolongée des membranes (d’au moins 18 heures) et la fièvre de la mère (température d’au moins 38 °C) sont les facteurs de risque les plus associés au SAP. Puisque ces facteurs s’accumulent, la probabilité de SAP augmente en fonction de leur nombre. Il n’existe actuellement aucun test de laboratoire assez sensible, y compris les indices leucocytaires, pour permettre aux cliniciens d’écarter le SAP en toute sécurité. Tous les nouveau-nés malades dont les signes cliniques laissent supposer un sepsis doivent recevoir une antibiothérapie empirique après le prélèvement de cultures. La prise en charge des nouveau-nés à terme qui semblent en bonne santé, mais qui sont à risque, dépend du nombre de facteurs de risque (y compris la colonisation de la mère par le SGB) et de l’utilisation d’une antibioprophylaxie contre le SGB par la mère pendant la période intrapartum. Dans certains cas, il faut personnaliser la prise en charge. Il est essentiel d’évaluer et d’observer attentivement ces nouveau-nés à risque pour prodiguer des soins appropriés.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,312
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePaediatrics & Child HealthMême sujetNeonatal and Maternal InfectionsTravaux en français237 207