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Enregistrement W3201542632 · doi:10.29309/tpmj/2018.25.08.61

ASPHYXIA NEONATORUM;

2018· article· en· W3201542632 sur OpenAlexaff
Iqbal Ahmed, Umair Arshad, Hafiz Muhammad Anwar ul Haq, Sobia Tabassum, Arshia Sabir, Hafiz Muhammad Ejaz ul Haq

Notice bibliographique

RevueThe Professional Medical Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal and fetal brain pathology
Établissements canadiensDeer Lodge Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsphyxia NeonatorumMedicineAsphyxiaApgar scoreBirth weightPerinatal asphyxiaPediatricsLow birth weightAnesthesiaObstetricsPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Severe hypoxic ischemic organ damage is caused by asphyxia innewborns which can follow fatal outcomes or severe life-long pathologies like renal insufficiency.We wanted to note the frequency of renal derangement in neonates having asphyxia neonatoumin this study. Setting & Period: Department of Pediatrics, Bahawal Victoria Hospital (BVH),Bahawalpur, from 1st January 2017 to 31st June 2017. Materials & Methods: Two hundredand sixty four neonates of both genders with birth asphyxia were included in the study. Mainoutcome was renal derangement in asphyxia neonatorum. Results: Mean weight was 2.54kg with standard deviation 0.50 kg and having mean APGAR score 4.43 with SD 1.66. 0It wasnoted that 189 (71.6%) neonates had Renal derangement in which 109 (57.7%) were males and80 (42.3%) were females with mean of weight was 2.53kg, having mean APGAR score 4.44.Conclusion: Renal derangement is quite common in neonates with birth asphyxia.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,313 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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