Evaluating the use of biomarkers for the diagnosis of myocardial injury in neonates
Notice bibliographique
Résumé
Myocardial infarction is defined as the obstruction of blood flow to the heart, resulting in oxygen deprivation. While myocardial infarction in adults is common and has sufficient diagnostic strategies, there remain gaps in the diagnostic strategies for myocardial infarction in neonates. Presently, biomarkers such as creatine-kinase MB, brain natriuretic peptide, myoglobin, and troponin are believed to be potential diagnostic tools for neonatal myocardial infarction. This literature review explores the efficacy of biomarkers for early diagnosis of neonatal myocardial infarction. The review concludes that creatine-kinase MB, brain natriuretic peptide, and myoglobin do not serve as accurate biomarkers for myocardial infarction in neonates. However, cardiac troponins, in particular cardiac troponin I, have high sensitivity and specificity for diagnosing myocardial injury. Cardiac troponins experience rapid elevation upon myocardial injury, and they remain unaffected by gestational age and birth weight. In addition, they do not cross the placenta and are therefore intrinsic to the neonate. Future research should be conducted to verify the accuracy, sensitivity, and specificity of cardiac troponins as myocardial infarction biomarkers.
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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 | 0,011 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».