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Enregistrement W3049632030 · doi:10.3389/fneur.2020.00862

Respiratory Support of the Preterm Neonate: Lessons About Ventilation-Induced Brain Injury From Large Animal Models

2020· review· en· W3049632030 sur OpenAlexaff
Kyra Y. Y. Chan, Stephanie Miller, Georg M. Schmölzer, Vanesa Stojanovska, Graeme R. Polglase

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal Respiratory Health Research
Établissements canadiensRoyal Alexandra HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilState Government of VictoriaNational Health and Medical Research CouncilNational Heart Foundation of Australia
Mots-clésVentilation (architecture)MedicineMechanical ventilationIntensive care medicineNeonatal intensive care unitAnesthesiaPediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many preterm neonates require mechanical ventilation which increases the risk of cerebral inflammation and white matter injury in the immature brain. In this review, we discuss the links between ventilation and brain injury with a focus on the immediate period after birth, incorporating respiratory support in the delivery room and subsequent mechanical ventilation in the neonatal intensive care unit. This review collates insight from large animal models in which acute injurious ventilation and prolonged periods of ventilation have been used to create clinically relevant brain injury patterns. These models are valuable resources in investigating the pathophysiology of ventilation-induced brain injury and have important translational implications. We discuss the challenges of reconciling lung and brain maturation in commonly used large animal models. A comprehensive understanding of ventilation-induced brain injury is necessary to guide the way we care for preterm neonates, with the goal to improve their neurodevelopmental outcomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
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 enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,306 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations35
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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