MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4399070983 · doi:10.1038/s41390-024-03236-x

Translating regenerative medicine therapies in neonatal necrotizing enterocolitis

2024· article· en· W4399070983 sur OpenAlexafffund
Niloofar Ganji, Brian T. Kalish, Martin Offringa, Bo Li, James W. Anderson, Sylvain Baruchel, Martin L. Blakely, Paolo De Coppi, Simon Eaton, Estelle Gauda, Nigel Hall, Anna Heath, Michael H. Livingston, Carol McNair, Robert D. Mitchell, Ketan Patel, Petros Pechlivanoglou, Hazel Pleasants-Terashita, Erin Pryor, Milica Radisic, Prakesh S Shah, Bernard Thébaud, Kasper Wang, Augusto Zani, Agostino Pierro

Notice bibliographique

RevuePediatric Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueInfant Nutrition and Health
Établissements canadiensMount Sinai HospitalMcMaster UniversityMcMaster Children's HospitalChildren's Hospital of Eastern OntarioInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of TorontoSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésNecrotizing enterocolitisMedicineIntensive care medicineRegenerative medicineInternal medicineBiologyStem cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Necrotizing enterocolitis (NEC) is characterized by intestinal inflammation and in severe cases, necrosis and perforation. It remains an unsolved clinical challenge with mortality rates up to 50%. 1 NEC survivors often develop early postoperative complications, short-gut syndrome, and neurodevelopmental disabilities. There are no specific medical therapies with clinical benefit in infants with NEC. Current NEC management involves the cessation of oral feeds, decompression of the stomach with a nasogastric tube, hemodynamic support with intravenous fluids and inotropes, and administration of broad-spectrum antibiotics for gut infections. 2 In severe disease, surgery is required to resect necrotic bowel. 2 The high mortality and morbidity of NEC indicate the need for innovative targeted treatments.

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)0,003
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,337 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePediatric ResearchMême sujetInfant Nutrition and HealthTravaux en français237 207