MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2971489851 · doi:10.5772/intechopen.89171

A Porcine Model of Neonatal Hypoxia-Asphyxia to Study Resuscitation Techniques in Newborn Infants

2019· book-chapter· en· W2971489851 sur OpenAlexaff
Megan O’Reilly, Po‐Yin Cheung, Tze-Fun Lee, Georg M. Schmölzer

Notice bibliographique

RevueIntechOpen eBooks · 2019
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensUniversity of AlbertaRoyal Alexandra Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsphyxiaResuscitationNeonatal resuscitationMedicineIntensive care medicineCardiopulmonary resuscitationPerinatal asphyxiaPsychological interventionEmergency medicinePediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two to three million newborn infants worldwide need extensive cardiopulmonary resuscitation (CPR), and approximately one million of these infants die annually worldwide. Therefore, resuscitation techniques require further refinement to provide better outcomes. To investigate the effectiveness of various interventions and to understand the pathophysiology and pharmacology of neonatal CPR, it is important to have animal models that reliably reproduce features observed in neonates who require resuscitation. Herein, we describe an experimental animal model in newborn piglets that simulates neonatal asphyxia and enables us to examine resuscitation interventions, reoxygenation, and recovery processes. The newborn piglet has several advantages including similar development to a human fetus at 36–38 week’s gestation, and comparable body systems and body size, allowing for surgical instrumentation, monitoring, and collection of biological samples. Furthermore, using this model of neonatal asphyxia, we are also able to describe an increasingly important clinical situation in the laboratory setting—pulseless electrical activity (PEA). Since the integration of electrocardiogram into the neonatal resuscitation guidelines, there has been an increased awareness of PEA in newborn infants. The animal model we describe can therefore serve as a valuable tool to bridge the knowledge gap and improve the outcome of asphyxiated newborns in the delivery room.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIntechOpen eBooksMême sujetCardiac Arrest and ResuscitationTravaux en français237 207