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Enregistrement W4312232866 · doi:10.35366/108178

Tamiz neonatal cardiaco: beneficios de su implementación en México

2022· article· es· W4312232866 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueRevista Mexicana de Pediatría · 2022
Typearticle
Languees
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensNortel (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MexicoComité Mexicano para el Tamiz Neonatal Cardiaco RESUMEN El tamiz neonatal cardiaco es una prueba sencilla, no invasiva, indolora y costo-efectiva, con el cual se pueden detectar oportunamente las cardiopatías congénitas críticas, enfermedades que pueden ocasionar secuelas graves o la muerte de los recién nacidos, de no ser diagnosticadas a tiempo.Estas malformaciones requieren algún tipo de procedimiento invasivo durante el primer mes de vida.De acuerdo con los algoritmos publicados a partir del año 2011, se realiza mediante el registro de la oximetría de pulso en la mano derecha y cualquiera de los dos pies de los neonatos, con mediciones secuenciales y puntos de corte establecidos.En México, en apego a la normativa nacional e internacional, el tamiz se ha implementado en algunos estados de la república, con su adición como prueba de cribado en la Ley General de Salud en el año 2021, lo que la hace un estudio obligatorio en el territorio mexicano.En este documento se exponen antecedentes globales, aspectos científicos, técnicos, operativos, normativos y económicos para la realización apropiada del tamizaje, proponiendo además modificaciones al algoritmo y dando a conocer los análisis realizados sobre los costos y beneficios del tamiz neonatal cardiaco.El objetivo de realizar ajustes en el algoritmo es adaptarlo a las condiciones demográficas de la población mexicana, de tal forma que se pueda reducir el número de falsos positivos y falsos negativos relacionados con la altitud geográfica y con la medición del índice de perfusión.

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)0,003
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 enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil0,249

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,280 · 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
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