Merits and perils of targeted neonatal echocardiography-based hemodynamic research: a position statement
Notice bibliographique
Résumé
In the neonatal setting, point-of-care ultrasound is increasingly being used to help clinicians with the evaluation of heart function. Practices in neonatology, particularly with regard to acute and chronic hemodynamic managements, were traditionally more driven on dogma and predefined thresholds and not always supported by demonstrable physiology. For the first time, targeted neonatal echocardiography (TNE) provided neonatal intensivists with a bedside tool that made real-time assessment of neonatal hemodynamics status feasible in even the tiniest of babies. This opened the door towards more targeted physiological driven practices, allowing us to test historical approaches to clinical problems in a more precise way. Despite the standardization of TNE training and the creation of a formalized curriculum, little attention has been paid to the establishment of an empirical framework to adjudicate scientific investigation. In this position statement, we reflect on the evolution of TNE in Canadian neonatal intensive care units, appraise its strengths and limitations, and suggest guiding principles for clinicians and researchers to consider as they take this field forward.
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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 | 0,037 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,008 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».