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Enregistrement W2784346921 · doi:10.1055/s-0038-1624575

Outcomes of Preterm Infants with a Periventricular Venous Infarction in the Neonatal Period

2018· article· en· W2784346921 sur OpenAlexafffund
Rudaina Banihani, Paige Church, Maureen Luther, Alex Kiss, Elizabeth Asztalos

Notice bibliographique

RevueJournal of Pediatric Neurology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal and fetal brain pathology
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesAGE-WELL
Mots-clésBayley Scales of Infant DevelopmentMedicineToddlerCerebral palsyPediatricsIntraventricular hemorrhageCognitionGross motor skillMotor skillGestational agePsychomotor learningDevelopmental psychologyPhysical therapyPregnancyPsychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We compared the neurodevelopmental outcomes of infants with and without a periventricular venous hemorrhagic infarction (PVHI). The study was designed as a case–control study. The primary outcome measure was any score of < 85 in at least one of the cognition, language, or motor domains of the Bayley Scales of Infant and Toddler Development-3rd edition (Bayley-III) at 18 to 24 months corrected age. Of 41 infants identified, 20 index infants were matched with 40 controls for analyses. No differences in the primary outcome were noted between the two groups of infants, 52.9% with PVHI compared with 62.5% without PVHI (OR: 0.68, 95% CI: 0.21–2.13; p = 0.56). Infants with a PVHI were likely to have cerebral palsy, 85% compared with 7.5%, with the majority (70%) being ambulatory. Infants with a PVHI were developmentally similar to their preterm counterparts as it related to cognition and language.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,252

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,238 · 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.

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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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