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Enregistrement W2939803380 · doi:10.1093/pch/pxy194

Epidemiology of neonatal stroke: A population-based study

2019· article· en· W2939803380 sur OpenAlexaff
Breanna Clive, Michael Vincer, Tahani Ahmad, Naeem Khan, Jehier Afifi, Walid El‐Naggar

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Coagulation and Thrombosis Mechanisms
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpidemiologyStroke (engine)MedicinePopulationPediatricsInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The goal of this study was to obtain population-based data on the incidence, clinical presentation, management, imaging features, and long-term outcomes of patients with all types of neonatal stroke (NS). METHODS: Full-term neonates with NS born between January 2007 and December 2013 were identified through the Nova Scotia Provincial Perinatal Follow-up Program Database. Perinatal data and neonatal course were reviewed. Neurodevelopmental outcomes were assessed at 18 and 36 months of age using standardized testing. RESULTS: Twenty-nine neonates with NS were identified during the study period, giving an incidence of 47 per 100,000 live births in Nova Scotia. Arterial ischemic stroke was the most common stroke type (76%), followed by neonatal hemorrhagic stroke (17%), then cerebral sinovenous thrombosis (7%). The majority of neonates presented with seizures (86%) on the first day of life (76%). At 36 months of age, 23 (79%) of the children had a normal outcome, while 3 (10%) were diagnosed with cerebral palsy (2 with neonatal arterial stroke and one with neonatal hemorrhagic stroke) and 3 (10%) had recurrent seizures (1 patient from each stroke subtype group). CONCLUSION: The incidence of NS in Nova Scotia is higher than what has been reported internationally in the literature. However, the neurodevelopmental outcomes at 3 years of age are better. Further studies are required to better understand the reasons for these findings.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,171
Score d'incertitude au seuil0,339

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations20
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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