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Enregistrement W4220965862 · doi:10.5005/jp-journals-11002-0016

Necrotizing Enterocolitis Associated with Congenital Heart Disease—A Review Article

2022· article· en· W4220965862 sur OpenAlexaff
Akhil Maheshwari, Sriya Roychaudhuri, Gurpreet Grewal, Sakethram Saravu Vijayashankar, Pascal M. Lavoie

Notice bibliographique

RevueNewborn · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueInfant Nutrition and Health
Établissements canadiensBC Children's HospitalB.C. Women's Hospital & Health Centre
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésNecrotizing enterocolitisMedicineHeart diseasePediatricsIntensive care medicineDiseaseCohortPopulationCausality (physics)Cohort studyNeonatal intensive care unitInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Necrotizing enterocolitis (NEC) is a relatively rare but devastating entity associated classically with the preterm cohort in the neonatal intensive care unit. Preterm and term babies with congenital heart disease are at risk of a number of comorbidities because of the hemodynamic derangements due to a structurally abnormal heart and the corrective procedures adopted. Necrotizing enterocolitis is one of the dreaded complications associated with this cohort and impacts the course of these babies in the hospital in a major way. A large majority of term babies with NEC are in the backdrop of a significant congenital cardiac lesion. This review article summarizes the literature and elaborates this entity including its specific features, risk factors associated with its causality, histopathology and related aspects of hemodynamics, and feeding in this vulnerable population. It also provides insight into modifiable risk factors and early markers of detection of gut necrosis to facilitate prevention and early detection. It highlights the subtle but definite difference in outcome variables to help physicians enable the parents of babies with heart disease to develop a better understanding of the entity and its expected course while counseling.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,260 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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