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Enregistrement W4212797224 · doi:10.1055/s-0042-1742454

Determining the Effect of Birth Weight on Therapeutic Hypothermia in Neonates with Hypoxic-Ischemic Encephalopathy

2022· article· en· W4212797224 sur OpenAlexaffabout
Marysia Grzybowski, Megan Singh, Prakesh S. Shah, Shoo Lee, Jennifer Toye, Jaideep Kanungo, Faiza Khurshid

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Perinatology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal and fetal brain pathology
Établissements canadiensKingston Health Sciences CentreUniversity of AlbertaVictoria General HospitalUniversity of TorontoQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHypothermiaEncephalopathyGestational ageBirth weightGestationPediatricsHypoxic Ischemic EncephalopathyPopulationAnesthesiaLow birth weightPregnancyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: We examine the effect of birth weight (BW) for gestational age (GA) on the temperatures reached during the treatment of neonatal hypoxic-ischemic encephalopathy (HIE) with therapeutic hypothermia (TH). STUDY DESIGN: Retrospective data of 1,736 neonates with HIE who received TH were extracted from the Canadian Neonatal Network database for neonates admitted from 2010 to 2017. Neonates were stratified into three BW groups: small for GA < 10th centile, large for GA > 90th centile, and according to GA 10th to 89th centile at a given gestation using Canadian population data norms. RESULTS: There was no significant difference in the lowest temperature reached, the likelihood of overshooting temperatures < 32.5°C during TH, or the change of encephalopathy stages among the three groups. CONCLUSION: BW for GA did not appear to influence the temperatures neonates reached during hypothermia or encephalopathy stage following TH. KEY POINT: · Therapeutic hypothermia is well tolerated irrespective of weight for age. · SGA infants achieved and maintained target temperature similar to AGA and LGA babies. · Change in the Sarnat stage after hypothermia was similar across all birth weight groups.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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