Abstract 11798: Comparison of Echocardiographic Measurements and Cardiac Biomarkers Between Neonates With Neonatal Encephalopathy Who Developed Brain Injury or Not During Therapeutic Hypothermia
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».