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Enregistrement W4389953464 · doi:10.1161/circ.148.suppl_1.11798

Abstract 11798: Comparison of Echocardiographic Measurements and Cardiac Biomarkers Between Neonates With Neonatal Encephalopathy Who Developed Brain Injury or Not During Therapeutic Hypothermia

2023· article· en· W4389953464 sur OpenAlexaff
Anie Lapointe, Pia Wintermark, Emmanouil Rampakakis, Jessica Simoneau, Gabriel Altit

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal and fetal brain pathology
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Children's HospitalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEncephalopathyHypothermiaGestational ageCardiologyLogistic regressionMagnetic resonance imagingNeonatal encephalopathyAnesthesiaInternal medicineRadiologyPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Despite therapeutic hypothermia (TH), many newborns with neonatal encephalopathy (NE) develop brain injury (BI). We hypothesis that newborns with NE have with brain injury have different echocardiographic (ECHO) parameters to those with no brain injury. Aims: To compare the ECHO parameters on day of life (DOL) 2 between neonates with NE undergoing TH developing or not brain injury. Methods: Prospective cohort study in a single tertiary unit enrolling neonate (born ≥36weeks and ≥1800 grams) undergoing TH for NE, between 2016 and 2020. All neonates presented on admission with moderate to severe NE by amplitude-integrated electroencephalogram (aEEG) profile and underwent a brain magnetic resonance (MRI) on DOL 2. ECHO was performed on the MRI day and data were extracted offline. Multiple logistic regression analyses were constructed to determine which parameters best predicted brain injury or not. Results: A total of 34 neonates were recruited, of which 19 (56%) had brain injury. Those with BI had a higher gestational age (GA) at birth (39.6±1.6 vs 38.2±1.5, p=0.01) and more severe pattern on aEEG (p=0.007) (Table 1). Mortality was also more frequent. Left and right ventricular performance were similar between groups by standard ECHO measures, strain and tissue Doppler imaging (Table 2). Although TAPSE was increased in those with brain injury (p=0.04), the Z-Score accounting for GA was similar. Initial aEEG pattern was the best predictor of brain injury, when accounting for GA and ECHO parameters/biomarkers. Conclusion: Initial aEEG pattern and not hemodynamic profile was most predictive of brain injury on MRI.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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