Severity and duration of dysglycemia and brain injury among patients with neonatal encephalopathy
Notice bibliographique
Résumé
Background: Evidence is needed to inform thresholds for glycemic management in neonatal encephalopathy (NE). We investigated how severity and duration of dysglycemia relate to brain injury after NE. Methods: A prospective cohort of 108 neonates ≥36 weeks gestational age with NE were enrolled between August 2014 and November 2019 at the Hospital for Sick Children, in Toronto, Canada. Participants underwent continuous glucose monitoring for 72 h, MRI at day 4 of life, and follow-up at 18 months. Receiver operating characteristic curves were used to assess the predictive value of glucose measures (minimum and maximum glucose, sequential 1 mmol/L glucose thresholds) during the first 72 h of life (HOL) for each brain injury pattern (basal ganglia, watershed, focal infarct, posterior-predominant). Linear and logistic regression analyses were used to assess the relationship between abnormal glycemia and 18-month outcomes (Bayley-III composite scores, Child Behavior Checklist [CBCL] T-scores, neuromotor score, cerebral palsy [CP], death), adjusting for brain injury severity. Findings: = 0.801). All associations with outcome lost significance after adjusting for brain injury severity. Interpretation: Maximum glucose concentration in the first 48 HOL is predictive of brain injury after NE. Further trials are needed to assess if protocols to control maximum glucose concentrations improve outcomes after NE. Funding: Canadian Institutes for Health Research, National Institutes of Health, and SickKids Foundation.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».