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Enregistrement W3085292677 · doi:10.21037/tp-20-226

Maternal hyperoxygenation in congenital heart disease

2021· review· en· W3085292677 sur OpenAlexaff
Fu‐Tsuen Lee, Davide Marini, Mike Seed, Liqun Sun

Notice bibliographique

RevueTranslational Pediatrics · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensSickKids FoundationUniversity of TorontoHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVentricleFetusHeart diseaseDiseaseCardiologyPulmonary hypertensionIntervention (counseling)Fetal echocardiographyUnderdevelopmentIntensive care medicineFetal circulationInternal medicinePregnancyPrenatal diagnosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The importance of prenatal diagnosis and fetal intervention has been increasing as a preventative strategy for improving the morbidity and mortality in congenital heart disease (CHD). The advancements in medical imaging technology have greatly enhanced our understanding of disease progression, assessment, and impact in those with CHD. In particular, there has been a growing focus on improving the morbidity and mortality of fetuses diagnosed with left-sided lesions. The disruption of fetal hemodynamics resulting from poor structural developmental of the left outflow tract during cardiogenesis is considered a major factor in the progressive lethal underdevelopment of the left ventricle (LV). This positive feedback cycle of inadequate flow and underdevelopment of the LV leads to a disrupted fetal circulation, which has been described to impact fetal brain growth where systemic outflow is poor and, in some cases, the fetal lungs in the setting of a restrictive interatrial communication. For the past decade, maternal hyperoxygenation (MH) has been investigated as a diagnostic tool to assess the pulmonary vasculature and a therapeutic agent to improve the development of the heart and brain in fetuses with CHD with a focus on left-sided cardiac defects. This review discusses the findings of these studies as well as the utility of acute and chronic administration of MH in CHD.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations30
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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