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Enregistrement W2892080354 · doi:10.2147/hmer.s140711

Acute pediatric hyperammonemia: current diagnosis and management strategies

2018· review· en· W2892080354 sur OpenAlexaff
Nadia Savy, David Brossier, Catherine Brunel‐Guitton, Laurence Ducharme-Crevier, Geneviève Du Pont‐Thibodeau, Philippe Jouvet

Notice bibliographique

RevueHepatic Medicine Evidence and Research · 2018
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolism and Genetic Disorders
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHyperammonemiaMedicineComa (optics)Cerebral edemaEncephalopathyIntensive care medicineInternal medicineAnesthesiaPediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acute hyperammonemia may induce a neurologic impairment leading to an acute life-threatening condition. Coma duration, ammonia peak level, and hyperammonemia duration are the main risk factors of hyperammonemia-related neurologic deficits and death. In children, hyperammonemia is mainly caused by severe liver failure and inborn errors of metabolism. In an acute setting, obtaining reliable plasma ammonia levels can be challenging because of the preanalytical difficulties that need to be addressed carefully. The management of hyperammonemia includes 1) identification of precipitating factors and cerebral edema presence, 2) a decrease in ammonia production by reducing protein intake and reversing catabolism, and 3) ammonia removal with pharmacologic treatment and, in the most severe cases, with extracorporeal therapies. In case of severe coma, transcranial Doppler ultrasound could be the method of choice to noninvasively monitor cerebral blood flow and titrate therapies.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,947
Score d'incertitude au seuil0,976

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,169
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,311 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations79
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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