A Lung Ultrasound Severity Score Predicts Chronic Lung Disease in Preterm Infants
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objective To test the hypothesis that a lung ultrasound severity score (LUSsc) can predict the development of chronic lung disease (CLD) in preterm neonates. Study Design Preterm infants <30 weeks' gestational age were enrolled in this study. Lung ultrasound (LUS) was performed between 1 and 9 postnatal weeks. All ultrasound studies were done assessing three lung zones on each lung. Each zone was given a score between 0 and 3. A receiver operating characteristic curve was constructed to assess the ability of LUSsc to predict CLD. Results We studied 27 infants at a median (interquartile range [IQR]) gestational age and birth weight of 26 weeks (25–29) and 780 g (530–1,045), respectively. Median (IQR) postnatal age at the time of LUS studies was 5 (2–8) weeks. Fourteen infants who developed CLD underwent 34 studies. Thirteen infants without CLD underwent 30 studies. Those who developed CLD had a higher LUSsc than those who did not (median [IQR] of scores: 9 [6–12] vs. 3 [1–4], p < 0.0001). An LUSsc cutoff of 6 has a sensitivity and specificity of 76 and 97% and positive and negative predictive values of 95 and 82%, respectively. Adding gestational age < 27 weeks improved sensitivity and specificity to 86 and 98% and positive and negative predictive values to 97 and 88%. Conclusion LUSsc between 2 and 8 weeks can predict development of CLD in preterm neonates.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 découle