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Enregistrement W3187298455 · doi:10.21304/2018.0503.00387

Indications for liver transplant in children: What a pediatrician should know ?

2018· article· en· W3187298455 sur OpenAlexaff
Mohit Kehar, Veena Raghunathan, Neelam Mohan

Notice bibliographique

RevueJOURNAL OF PEDIATRIC CRITICAL CARE · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Hepatobiliary Diseases and Treatments
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoSickKids Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiliary atresiaLiver transplantationMedicineTransplantationIntensive care medicineLiver diseaseQuality of life (healthcare)DiseasePediatricsSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pediatric liver transplantation both in India and across the world is on the rise. This is due to better advances in both medical and surgical techniques and also better recognition and understanding of diseases that benefit from liver transplantation. The indications of liver transplantation in children differ from adults. Biliary atresia is the leading indication for pediatric liver transplantation throughout the world. Various metabolic disorders are now clearly identified as conditions that will benefit from liver transplantation. Apart from being a life saving measure, liver transplantation in children has evolved to a therapeutic step which improves quality of life. Hence timely recognition and preparation for transplant is essential before irreversible consequences of the primary disease set in. This review describes the various indications and unique aspects to be considered while planning liver transplantation in a pediatric patient.

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 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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,639

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,314 · 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.

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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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