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Enregistrement W2895884845 · doi:10.3389/fped.2018.00290

Reducing Brain Injury of Preterm Infants in the Delivery Room

2018· review· en· W2895884845 sur OpenAlexafffund
Francesca Viaroli, Po‐Yin Cheung, Megan O’Reilly, Graeme R. Polglase, Gerhard Pichler, Georg M. Schmölzer

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pediatrics · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal Respiratory Health Research
Établissements canadiensUniversity of AlbertaRoyal Alexandra Hospital
Organismes subventionnairesUniversity of AlbertaWomen and Children's Health Research InstituteNational Health and Medical Research CouncilChildren's Health Research InstituteHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésMedicineAnesthesiaPulse oximetryHypothermiaTraumatic brain injuryResuscitationSpinal cord injuryIntensive care medicineSpinal cord

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cerebrovascular injury is one of the major detrimental consequences of preterm birth. Recent studies have focused their attention on factors that contribute to the development of brain lesions immediately after birth. Among those factors, hypothermia and lower cerebral oxygen saturation during delivery room resuscitation and high tidal volumes delivered during respiratory support are associated with increased risk of severe neurologic injury. In preterm infants, knowledge about causes and prevention of brain injury must be applied before and at birth. Preventive and therapeutic approaches, including correct timing of cord clamping, monitoring of physiological changes during delivery room resuscitation using pulse oximetry, respiratory function monitoring, near infrared spectroscopy, and alpha EEG, may minimize brain injury, Furthermore, postnatal administration of caffeine or other potential novel treatments (e.g., proangiogenic therapies, antioxidants, hormones, or stem cells) might improve long-term neurodevelopmental outcomes in preterm infants.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,339 · 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'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

Citations14
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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