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Enregistrement W2904003928 · doi:10.1097/ana.0000000000000543

A Review of Clinical Poster Presentations at the Sixth Biennial Pediatric Anesthesia Neurodevelopment Assessment (PANDA) Symposium

2018· review· en· W2904003928 sur OpenAlexaff
Manon Haché, Tom G. Hansen, Ruth M. Graham, Jamie W. Sinton, Phillip S. Adams, Carol Ewing Garber, Lynne G. Maxwell, Teeda Pinyavat

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurosurgical Anesthesiology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAnesthesia and Neurotoxicity Research
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNeurocognitiveAnestheticClinical trialPresentation (obstetrics)AnesthesiaPsychiatryCognitionSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clinical researchers studying the long-term neurocognitive effects of anesthetic and sedative agents on children continue to struggle with identifying a phenotype for anesthetic neurotoxicity, the window of vulnerability, and the toxicity threshold in terms of concentration and duration. The Sixth Biennial Pediatric Anesthesia Neurodevelopment Assessment (PANDA) symposium at Columbia University included a moderated poster presentation session where 4 investigators presented their latest contributions to the landscape of clinical anesthetic neurotoxicity research. A lack of standardization in the design of clinical studies in terms of age at exposure, duration and type of exposure, and outcome measures assessed were highlighted by all the investigators. Suggestions for the future direction of clinical trials included the implementation of more consistent study parameters and the employment of standardized neurocognitive testing and imaging before and after exposure to general anesthesia. Presentations covered a broad range of topics including the valid translation of preclinical studies to human subjects, the quantification of real-world exposures to anesthetic and sedative medications, and possible alternatives to these exposures.

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)0,004
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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 GPT0,452
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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