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Enregistrement W4367366048 · doi:10.1093/pch/pxad018

Challenges with point of care glucose measurements for management of hypoglycemia in neonates

2023· article· en· W4367366048 sur OpenAlexaffabout
Julie Shaw, Saranya Arnoldo, Jennifer Shea, Felix Leung, Vinita Thakur, Heather A. Paul, Lori Beach

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHyperglycemia and glycemic control in critically ill and hospitalized patients
Établissements canadiensUniversity of CalgaryMemorial University of NewfoundlandSinai Health SystemHorizon Health NetworkSaint John Regional HospitalTrillium Health CentreDalhousie UniversityUniversity of TorontoUniversity of OttawaIzaak Walton Killam Health CentreCanadian Electricity AssociationOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical laboratoryLibrary scienceMedicineFamily medicineHistoryGerontologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Guidelines from the Canadian Paediatric Society recommend investigating hypoglycemia at a patient blood glucose concentration of 2.6 mmol/L for patients less than 72 hours of age and 3.3 mmol/L for patients 72 hours of age or older (1). Patients with blood glucose <2.8 mmol/L after 72 hours of age require additional investigation with samples sent to the laboratory for glucose (to confirm), beta-hydroxybutyrate, bicarbonate, lactate, free fatty acids, insulin, growth hormone, cortisol, carnitine, and acylcarnitines (1). Neonatal blood glucose concentrations are frequently monitored using point of care testing (POCT) glucose metres. In Canada, there are currently two glucose metres approved by Health Canada for use in hospitals, the Accu-Chek Inform II (Roche Diagnostics) and the StatStrip (Nova Biomedical). POCT glucose metres are accurate for monitoring glycemic control in patients with diabetes (2). However, the accuracy and precision limitations of these metres struggle to match clinical need in the context of neonatal hypoglycemia. POCT glucose results have been shown to differ by as much as 10–20% from central laboratory methods for measurements in the hypoglycemic range; importantly, this difference, or bias, is not consistent between vendors (3,4). The extent of this bias can also shift over time due to variable performance of different lot numbers of test strips, highlighting the need for ongoing evaluation of metre performance.

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)0,047
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,124
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,248

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0470,124
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0080,004
Intégrité de la recherche0,0040,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,004

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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