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Enregistrement W3152533316 · doi:10.1515/jpem-2020-0594

Transient neonatal hyperinsulinism: early predictors of duration

2021· article· en· W3152533316 sur OpenAlexaff
Shai Fuchs, Ravit Regev, Jennifer Harrington

Notice bibliographique

RevueJournal of Pediatric Endocrinology and Metabolism · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHyperglycemia and glycemic control in critically ill and hospitalized patients
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of TorontoSickKids FoundationMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHypoglycemiaHyperinsulinismCohortCongenital hyperinsulinismPediatricsDistressFetal distressRetrospective cohort studyInternal medicineFetusPregnancyInsulin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objectives Hyperinsulinism is the most common cause of recurrent hypoglycemia in infants, with transient and permanent forms. Currently, there are no effective tools to predict severity and time to resolution in infants with transient hyperinsulinism (tHI). Therefore, our objective was to assess whether early glucose trends predict disease duration in tHI. Methods A retrospective, pilot cohort of infants admitted with tHI was phenotyped for clinical and laboratory parameters. Blood glucose (BG) values were collected from the first documented hypoglycemia for 120 h (five days). Results In 27 neonates with tHI, the presence of fetal distress (p=0.001) and higher mean daily BG (p=0.035) were associated with shorter time to resolution of hypoglycemia. In a further sensitivity analysis that grouped the cohort by the presence or absence of fetal distress, we found that in neonates without fetal distress, lower mean daily glucose was associated with longer disease duration (R2=0.53, p=0.01). Conclusions Our pilot data suggests that predictors for disease duration of tHI may be elicited in the first week of life, and that tHI associated with fetal distress may represent a distinct clinical entity with a shorter time course.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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