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Enregistrement W3132261846 · doi:10.17816/psaic572

Esophageal atresia: predicting outcomes and decreasing mortality

2020· article· en· W3132261846 sur OpenAlexaboutno aff
Р. Ф. Мухаметшин, Nikita V. Toropov, Olga T. Kabdrakhmanova

Notice bibliographique

RevueRussian Journal of Pediatric Surgery Anesthesia and Intensive Care · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEsophageal and GI Pathology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLow birth weightAtresiaMechanical ventilationEpidemiologyPediatricsMortality rateBirth weightSurgeryPregnancyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This literature review is devoted to the problem of predicting in-hospital mortality in newborns with esophageal atresia (EA). According to epidemiological study data, in developed countries, the mortality rate in newborns with EA ranges from 9% to 11% over the past 20 years. Three classifications were developed, Waterston 1962, Montreal 1993, and Spitz 1994, to assess the prognostic significance of risk factors. They considered birth weight, the presence of concomitant congenital malformations and pneumonia, and the need for mechanical ventilation. The choice of a model for predicting outcomes depends on the level of health care and other factors, such as prematurity, low birth weight, late diagnosis, and infectious complications. These factors have a greater impact on patient survival in developing countries than in developed ones, where insurmountable risk factors come out on top: combined congenital malformations and very low birth weight. Also, the magnitude of diastasis between segments of the esophagus creates difficulties in choosing surgical tactics and managing such patients in the postoperative period. In addition, the management of such patients in the intensive care unit, both preoperatively and postoperatively, has a significant impact on the outcome. The literature review underlined "pain points" in the treatment of newborns with EA in regions with different levels of medical care, the consideration of which will allow the achievement of better results.

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)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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