MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4297611767 · doi:10.1017/9781316536001.013

Perioperative Monitoring for Congenital Heart Disease Surgery

2022· book-chapter· en· W4297611767 sur OpenAlexaff
Shavonne L. Massey, Robert M. Clancy

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2022
Typebook-chapter
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAnesthesia and Neurotoxicity Research
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHeart diseaseCardiac surgerySequelaPerioperativeCardiopulmonary bypassPopulationPediatricsDiseaseHypoplastic left heart syndromeHypothermiaIntensive care medicineIncidence (geometry)SurgeryCardiologyAnesthesiaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Congenital heart disease (CHD) encompasses a large collection of cardiac malformations discovered at or before birth. CHD has an incidence of 4 – 50/1000 live births annually. One quarter of these require surgery shortly after birth. Newborn heart surgery has substantially changed since the modern era began with the adaptation of adult cardiopulmonary bypass (CPB) circuitry for infants. After decades of progress, the center of focus has now shifted from survival to the quality of life following newborn heart surgery (NBHS). Indeed, neurodevelopmental disabilities are now considered the single most common sequela of NBHS. Clinical management in the peri-operative period has a significant impact on the infants’ long-term outcomes. Consequently, neurological monitoring in the congenital heart disease population is increasing worldwide. With so many infants undergoing NBHS, the field of neuromonitoring for these patients is wide. In this chapter, we first review the neurological effects of hypothermia and the actual conduct of newborn heart surgery. We then discuss the indications for neuromonitoring and summarize its findings and outcomes in this unique population.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,962
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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,177 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCambridge University Press eBooksMême sujetAnesthesia and Neurotoxicity ResearchTravaux en français237 207