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Enregistrement W4297106203 · doi:10.1016/j.cjca.2022.09.020

Fetal Brain Development in Congenital Heart Disease

2022· review· en· W4297106203 sur OpenAlexvenueno aff
Shabnam Peyvandi, Caitlin K. Rollins

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Cardiology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineFetusHeart diseaseDiseaseCardiologyInternal medicinePregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neurodevelopmental impairments are the most common extracardiac morbidities among patients with complex congenital heart disease (CHD) across the lifespan. Robust clinical research in this area has revealed several cardiac, medical, and social factors that can contribute to neurodevelopmental outcome in the context of CHD. Studies using brain magnetic resonance imaging (MRI) have been instrumental in identifying quantitative and qualitative difference in brain structure and maturation in this patient population. Full-term newborns with complex CHD are known to have abnormal microstructural and metabolic brain development with patterns similar to those seen in premature infants at approximately 34 to 36 weeks' gestation. With the advent of fetal brain MRI, these brain abnormalities are now documented as they begin in utero, as early as the third trimester. Importantly, disturbed brain development in utero is now known to be independently associated with neurodevelopmental outcome in early childhood, making the prenatal period an important timeframe for potential interventions. Advances in fetal brain MRI provide a robust imaging tool to use in future neuroprotective clinical trials. The causes of abnormal fetal brain development are multifactorial and include cardiovascular physiology, genetic abnormalities, placental impairment, and other environmental and social factors. This review provides an overview of current knowledge of brain development in the context of CHD, common prenatal imaging tools to evaluate the developing fetal brain in CHD, and known risk factors contributing to brain immaturity.

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)0,001
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,265 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations64
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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