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Enregistrement W2792047364 · doi:10.1093/jcag/gwy008.337

A336 PREVALENCE AND RISK FACTORS FOR TRANSIENT NEONATAL CHOLESTASIS IN A MOTHER AND CHILD TERTIARY UNIVERSITY CENTER

2018· article· en· W2792047364 sur OpenAlexaffabout
Marie‐Eve Chartier, Massimiliano Paganelli, Fernando Álvarez

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Hepatobiliary Diseases and Treatments
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeonatal cholestasisCholestasisMedicineBiliary atresiaPediatricsNeonatal hepatitisInternal medicineGastroenterologyLiver transplantation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neonatal cholestasis has an incidence of 1/2500 in term infants and can be caused by various disorders. Since the list of genetic diseases associated with neonatal cholestasis is continuously expanding, it is thought that transient neonatal cholestasis (TNC) is decreasing. TNC is characterized by an early onset cholestasis, normalisation of clinical and biochemical parameters at follow-up, and has been associated with neonatal adverse events. The primary objective was to determine the prevalence of diverse disorders causing neonatal cholestasis and particularly TNC, in our Mother and Child Hospital in Montreal. The secondary objective was to determine if there were factors that could predict the diagnosis of TNC over other diagnosis for cholestasis. This was a retrospective study that included all patients born between January 1, 2011 and December 31, 2013, who presented with cholestasis in the first 90 days of life. All data were obtained from an electronic neonatal database and through medical chart review. 113 patients were diagnosed with neonatal cholestasis during the 3-year study period. Of those, 74 (64%) had a diagnosis of TNC, 3 (3%) had an obstructive cause (biliary atresia, non-syndromic paucity of bile ducts), 9 (8%) had an infection (TORCH, pyelonephritis), 4 (4%) had a metabolic disorder (galactosemia, cystic fibrosis, Dubin-Johnson), 1 (1%) had an endocrine cause (panhypopituitarism), 2 (2%) had a tumor (liver infiltration of juvenile myelomonocytic leukemia, hemangioendothelioma), 3 (3%) had inspissated bile syndrome from severe hemolysis, 1 (1%) had alloimmune liver disease and 16 (14%) died before the cholestasis was resolved or before the etiologic evaluation was completed. The prevalence of neonatal cholestasis in our NICU was 2.4% and the prevalence of TNC was 1.5%. The majority of patient with TNC had ≥2 risk factors compared to the group with other combined causes for cholestasis; prematurity < 32 weeks in 55% vs 0% (p=<0.0001), parenteral nutrition > 7 days in 82% vs 26% (p=<0.0001), NEC in 23% vs 0% (p=0.0099) and sepsis in 47% vs 22% (p=0.0323) respectively. The mean maximum total bilirubin was lower in the TNC group compared to the group with other causes for cholestasis; 128 umol/L vs 256 umol/L respectively (p=0.008). The average duration of cholestasis was 82 days in the TNC group compared to 85 days in the group with other causes for cholestasis (p=0.8849). However in the latter group, the duration was variable according to the etiology. This study highlights that in a large mother and child hospital, the most likely etiology for cholestasis in infants under the age of 90 days, is TNC, despite advances in diagnostic techniques for metabolic and genetic disorders. This can be explained by the high-risk pregnancies being followed at this tertiary hospital. None

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,245

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,199 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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