Notice bibliographique
Résumé
The incidence of thrombotic disorders in neonates and children is increasing with advances in diagnostic modalities, supportive care, and management of many health conditions. The developing coagulation system, need for intensive care, including catheterization, and co-morbid conditions are responsible for the relatively high risk of thrombosis in neonates compared to older children. This review addresses the advances over the last 3 years in neonatal thrombosis, with a focus on epidemiology, cerebral sinovenous thrombosis (CSVT), renal vein thrombosis (RVT), and portal vein thrombosis (PVT). The incidence of neonatal thrombosis in the contemporary era is reported to be 6.9-15 per 1,000 neonatal intensive care unit (NICU) admissions, compared to 2.4 per 1,000 NICU admissions reported in older registry data. The majority of recently published studies are small, retrospective, and from single centers, albeit they emphasize the need for definitive data to support the efficacy and safety of anticoagulation therapy (ACT) in the management of CSVT, RVT, and PVT. We highlight two important international initiatives geared towards improving the evidence base for these conditions. The International Pediatric Thrombosis Network (IPTN) is a collaboration of 74 centers across 27 countries (as of January 2021) which has started important projects like the international neonatal RVT registry, while the International Pediatric Stroke Study (IPSS) group is in the planning stages of a randomized controlled trial to evaluate the utility of ACT in the management of neonatal CSVT.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».