Neuroprotective therapies in the NICU in term infants: present and future
Notice bibliographique
Résumé
Outcomes of neonatal encephalopathy (NE) have improved since the widespread implementation of therapeutic hypothermia (TH) in high-resource settings. While TH for NE in term and near-term infants has proven beneficial, 30-50% of infants with moderate-to-severe NE treated with TH still suffer death or significant impairments. There is therefore a critical need to find additional pharmacological and non-pharmacological interventions that improve the outcomes for these children. There are many potential candidates; however, it is unclear whether these interventions have additional benefits when used with TH. Although primary and delayed (secondary) brain injury starting in the latent phase after HI are major contributors to neurodisability, the very late evolving effects of tertiary brain injury likely require different interventions targeting neurorestoration. Clinical trials of seizure management and neuroprotection bundles are needed, in addition to current trials combining erythropoietin, stem cells, and melatonin with TH. IMPACT: The widespread use of therapeutic hypothermia (TH) in the treatment of neonatal encephalopathy (NE) has reduced the associated morbidity and mortality. However, 30-50% of infants with moderate-to-severe NE treated with TH still suffer death or significant impairments. This review details the pathophysiology of NE along with the evidence for the use of TH and other beneficial neuroprotective strategies used in term infants. We also discuss treatment strategies undergoing evaluation at present as potential adjuvant treatments to TH in NE.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».