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Enregistrement W4306754741 · doi:10.33590/emjrespir/10144183

Home Mechanical Ventilation in Children: Experience of Paediatric Pulmonology Divisions in Istanbul

2022· article· en· W4306754741 sur OpenAlexaff
Mürüvvet Yanaz, Füsun Ünal, Evrim Hepkaya, Sinem Can Oksay, Ebru Köstereli, Cansu Yılmaz Yeğit, Azer Kılıç Başkan, Zeynep Reyhan Onay, Aynur Gulieva, Aslınur Soyyiğit, Mine Kalyoncu, Hanife Büşra Küçük, Yetkin Ayhan, Pınar Ergenekon, Emine Atağ, Selçuk Uzuner, Nilay Baş İkizoğlu, Ayşe Ayzıt Kılınç, Pınar Ay, Ela Erdem Eralp, Yasemi̇n Gökdemi̇r, Sedat Öktem, Erkan Çakır, Saniye Girit, Zeynep Seda Uyan, Haluk Çokuğraş, Refika Ersu, Bülent Karadağ, Fazi̇let Karakoç

Notice bibliographique

RevueEMJ Respiratory · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMechanical ventilationMedicineVentilation (architecture)PulmonologyIntensive care medicineRespiratory failurePopulationEmergency medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Advances in technology in recent years increased the long-term survival rate of patients with chronic respiratory failure. As a result, the number of patients receiving long-term home mechanical ventilation (LTHV) support is increasing worldwide. The most important step in the management of patients with home mechanical ventilation (HMV) is to ensure adequate oxygenation and ventilation. Successful care at home requires the presence of trained caregivers and accessibility to medical devices and a care team. The aims of this study were, to describe the characteristics of children on LTHV in Istanbul, to compare the patients receiving non-invasive ventilation (NIV) and invasive ventilation, and to evaluate the frequency and risk factors of hospital admission in this 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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeObservationnel
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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