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Enregistrement W3091534674 · doi:10.1111/pan.14004

COVID‐19 and congenital heart disease: <i>Cardiopulmonary interactions for the worse!</i>

2020· letter· en· W3091534674 sur OpenAlexaboutno aff
Rohan Magoon

Notice bibliographique

RevuePediatric Anesthesia · 2020
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakHeart diseaseSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Cardiopulmonary bypassCardiologyDiseaseIntensive care medicineCoronavirus InfectionsInternal medicineVirologyOutbreakInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pediatric AnesthesiaVolume 30, Issue 10 p. 1160-1161 CORRESPONDENCE COVID-19 and congenital heart disease: Cardiopulmonary interactions for the worse! Rohan Magoon, Corresponding Author Rohan Magoon [email protected] orcid.org/0000-0003-4633-8851 Department of Cardiac Anaesthesia, Atal Bihari Vajpayee Institute of Medical Sciences (ABVIMS), Dr. Ram Manohar Lohia Hospital, New Delhi, India Correspondence Rohan Magoon, Department of Cardiac Anaesthesia, Atal Bihari Vajpayee Institute of Medical Sciences (ABVIMS), Dr. Ram Manohar Lohia Hospital, Baba Kharak Singh Marg, New Delhi 110001, India. Email: [email protected]Search for more papers by this author Rohan Magoon, Corresponding Author Rohan Magoon [email protected] orcid.org/0000-0003-4633-8851 Department of Cardiac Anaesthesia, Atal Bihari Vajpayee Institute of Medical Sciences (ABVIMS), Dr. Ram Manohar Lohia Hospital, New Delhi, India Correspondence Rohan Magoon, Department of Cardiac Anaesthesia, Atal Bihari Vajpayee Institute of Medical Sciences (ABVIMS), Dr. Ram Manohar Lohia Hospital, Baba Kharak Singh Marg, New Delhi 110001, India. Email: [email protected]Search for more papers by this author First published: 30 September 2020 https://doi.org/10.1111/pan.14004Citations: 17 Britta von Ungern-Sternberg Read the full textAboutPDF ToolsRequest permissionExport citationAdd to favoritesTrack citation ShareShare Give accessShare full text accessShare full-text accessPlease review our Terms and Conditions of Use and check box below to share full-text version of article.I have read and accept the Wiley Online Library Terms and Conditions of UseShareable LinkUse the link below to share a full-text version of this article with your friends and colleagues. Learn more.Copy URL Share a linkShare onEmailFacebookxLinkedInRedditWechat No abstract is available for this article. REFERENCES 1Lee-Archer P, von Ungern-Sternberg BS. Pediatric anesthetic implications of COVID-19 – a review of current literature. Paediatr Anaesth. 2020; 30(6): 136-141. 10.1111/pan.13889 Web of Science®Google Scholar 2Cristiani L, Mancino E, Matera L, et al. Will children reveal their secret? The coronavirus dilemma. Eur Respir J. 2020; 55:2000749. 10.1183/13993003.00749-2020 CASPubMedWeb of Science®Google Scholar 3Radke RM, Frenzel T, Baumgartner H, Diller G-P. Adult congenital heart disease and the COVID-19 pandemic. Heart. 2020; 106(17): 1302-1309. 10.1136/heartjnl-2020-317258 CASPubMedWeb of Science®Google Scholar 4Shekerdemian LS, Mahmood NR, Wolfe KK, et al. Characteristics and outcomes of children with coronavirus disease 2019 (COVID-19) infection admitted to US and Canadian pediatric intensive care units. JAMA Pediatr. 2020. https://doi.org/10.1001/jamapediatrics.2020.1948. [Online ahead of print] 10.1001/jamapediatrics.2020.1948 PubMedWeb of Science®Google Scholar 5 Covid-19 (corona virus): vulnerable groups with congenital heart disease; 2020. https://www.bcca-uk.org/pages/news_box.asp?NewsID=19495710. Accessed August 1, 2020. [Accessed 01 August 2020]. Google Scholar 6Bitsadze VO, Grigoreva K, Khizroeva JK, et al. Novel coronavirus infection and Kawasaki disease. J Matern-Fetal Neonatal Med. 2020; 1-5. https://doi.org/10.1080/14767058.2020.1800633. [Online ahead of print] Web of Science®Google Scholar 7Worku E, Gill D, Brodie D, Lorusso R, Combes A, Shekar K. Provision of ECPR during COVID-19: evidence, equity, and ethical dilemmas. Crit Care. 2020; 24: 462. PubMedWeb of Science®Google Scholar Citing Literature Volume30, Issue10October 2020Pages 1160-1161 ReferencesRelatedInformation

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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)0,001
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,257 · 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
GenreCommentaire

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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