Enfriar o no enfriar: un dilema a propósito del estudio HELIX
Notice bibliographique
Résumé
La historia del tratamiento de la encefalopatía hipóxica isquémica (EHI) con hipotermia en animales de experimentación se remonta a la decada de los 90.Con buenos fundamentos fisiopatológicos, estos estudios mostraron los beneficios del tratamiento [1][2][3][4][5][6][7][8] .A partir de estos resultados, se realizaron numerosos estudios aleatorizados en recién nacidos a término y pretérmino tardío.Once de estos estudios se revisaron en la Biblioteca Cochrane y se encontraron más de 1500 casos en los que, tanto estadística como clínicamente, la mortalidad fue menor y el desarrollo psicomotor fue superior a los 18 meses de edad posconcepcional en los pacientes que fueron tratados con hipotermia terapéutica 9 .Un metaanálisis más reciente (2020) evaluó la mortalidad de recién nacidos con EHI en 28 estudios aleatorizados: 1832 pacientes recibieron tratamiento con hipotermia y 1760 no lo recibieron.El riesgo relativo (RR) de mortalidad en este metaanálisis fue de 0.74 (intervalo de confianza del 95% [IC95%]: 0.67,0.80).Los autores realizaron un análisis por subgrupos con respecto al tipo de ingreso de los países, y el riesgo relativo de mortalidad en países de bajos, bajos-medios, altos-medios y altos ingresos fue de 0.32 (IC95%: -0.95,1.60),0.5 (IC95%: 0.14,0.86),0.62 (IC95%: 0.41,0.83)y 0.76 (IC95%: 0.69,0.83),respectivamente 10 .
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,054 | 0,134 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,006 |
| Communication savante | 0,013 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».