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Enregistrement W4231300066 · doi:10.3410/f.737924655.793582336

Faculty Opinions recommendation of Epidemiology of thrombosis in Canadian neonatal intensive care units.

2021· dataset· en· W4231300066 sur OpenAlexaffabout
Anthony Chan

Notice bibliographique

RevueFaculty Opinions – Post-Publication Peer Review of the Biomedical Literature · 2021
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Coagulation and Thrombosis Mechanisms
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineThrombosisPediatricsIntensive careEpidemiologyConservative managementVenous thrombosisEmergency medicineSurgeryIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To assess the rate, location, risk factors, management, and outcomes of neonatal thrombosis (NT).DESIGN: A retrospective study investigating infants admitted to NICUs in Canadian Neonatal Network between January 2014 and December 2016 and diagnosed with NT. Each infant with NT was matched with an infant without NT.RESULTS: Of 39,971 infants, 587 (1.5%) were diagnosed with NT: 440 (75%) venous, 112 (19%) arterial, 29 (5%) both. NT rate was 1.4% in full-term and 1.7% in preterm infants. Venous thrombi occurred most commonly in the portal vein and arterial thrombi in the cerebral artery. Conservative management and low molecular weight heparin were the most common treatment modalities. Hospital stay was longer (p < 0.001) in the NT patients, but mortality was similar.CONCLUSIONS: NT was diagnosed in ~15/1000 NICU admissions and most commonly in the portal vein and cerebral arteries. Management varied based on the type and location of thrombi. Large multicenter trials are needed to address the best management strategies. PMID: 32385393 Funding information This work was supported by: CIHR, Canada Grant ID: APR-126340 CIHR, Canada Grant ID: CTP 87518

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)0,031
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,192

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0090,019
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0570,010

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,391
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
GenreJeu de données

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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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