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Enregistrement W4300929552 · doi:10.33425/2833-0307.1001

Stress Induced Hyperbilirubinemia; Biochemical Changes in Some Neonates

2022· article· en· W4300929552 sur OpenAlexaff
George Gborienemi Simeon, Dienize George Cameron, F. C. Ezeiruaku

Notice bibliographique

RevueEndocrinology Metabolism and Nutrition · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal Health and Biochemistry
Établissements canadiensInstitute of Nutrition, Metabolism and Diabetes
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHormoneBilirubinRadioimmunoassayJaundiceInternal medicineEndocrinologyAspartate transaminaseGlucagonSerum bilirubinAlanine transaminaseTransaminaseLiver function testsMedicineDirect bilirubinLiver functionPhysiologyBiologyEnzymeBiochemistryAlkaline phosphatase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cases of neonatal jaundice due to Hyperbilirubinemia abound with some resulting in mortality especially arising from complications in Ceaserean Section. We studied biochemical patterns of some enzymes, hormones and other parameters in 1 - 4 days old neonates. Using spectrophotometnc and radioimmunoassay techniques we measured biochemical liver function parameters bilirubin, transaminases and gammaglutamyltransferase. Hormonal evaluation included cortisol, glucagon and adrenocortical hormone. Using SPSS version 23, paired sample test at 95% confidence intervals of difference shows 2 tail significance for bilirubin, transaminase; giucagon, cortisol and ACTH. Paired sample correlation also showed strong negative pattern with days. We conclude that the interplay of nervous system and self-regulating influence of stress hormones coupled with an immature liver triggers the formation of excess bilirubin.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,513

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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,258 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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