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Enregistrement W4401365038 · doi:10.3233/npm-249005

Proceedings of the 15 <sup>th</sup> International Newborn Brain Conference: Neuro-imaging studies

2024· article· en· W4401365038 sur OpenAlexaffabout
AbdulAziz Al-Garni, Saima Aslam, Zarina Assis, Karman Avanaki, Maria Chiara Bagnato, Alan Bainbridge, Kelly Pegoretti Baruteau, Renzo Beghini, Juliana Benavides, Amina Benlamri, Angelika Berger, Megan Ní Bhroin, Francesca Bissolo, Arun L.W. Bokde, Elena Bonafiglia, Martijn F. Boomsma, Vivanne Boswinkel, Geraldine B. Boylan, Julia Buchmayer, Joe Bwambale, Angela Byrne, Fady T. Charbel, Sara Cherkerzian, Gabrielle Colleran, Gabriel Côté‐Corriveau, Frances M. Cowan, Anais Durand, Mohamed El‐Dib, Hoda El-Shibiny, Alia Embaireeg, Carmina Erdei, Hugo Alexandre Ferreira, Elsa Fiedrich, Carlo Alberto Forcellini, Rossella Frassoldati, Renate Fuiko, Aisling A. Garvey, Juri G. Gelovani, Gilbert Gilbert, Katharina Goeral, Ipsita Goswami, P. Ellen Grant, Laila Hadava, Mimily Harsono, Misa Hashimoto, Lena Hellström‐Westas, Leonora Hendson, Emma Hofland-Burry, Tim Hurley, Terrie E. Inder, Tarikul Islam, Yuji Ito, Camilo Jaimes, Raphaela JernejGregor Kasprian, Michael Kawooya, Lynne Kelly, Hiroyuki Kidokoro, Patric Kienast, Regan King, Sumire Kumai, Alexander Leemans, Lara M. Leijser, Marguerite Leoni, Jun Li, Samson K. Lubowa, Takashi Maeda, Pradeep Mally, Ivan Mambule, Rayyan Manwar, Nuno Matela, Sean Mathieson, Avneet Mazara, Laura Stone McGuire, Gerda Meijler, Martha Menchaca, Hélène Meunier, Takamasa Mitsumatsu, Khorshid Mohammed, Eleanor J. Molloy, Sarfaraz Momin, Nuno Canto Moreira, Jamiir Mugalu, Prashanth Murthy, Allena Nabawanuka, Tomohiko Nakata, Annettee Nakimuli, Carol Nanyunja, Hajime Narita, Nima Naseh, Jun Natsume, Chiara Nosarti, Tatiana Nuzum, Moffat Nyirenda, Mary O’Dea, Laura Pecoraro, Sofia Pellizzari, De‐Ann M. Pillers, Massroor Pourcyrous, Divya Rana, Nicola J. Robertson, Sriya Roychaudhuri, Samantha Sadoo, Yoshiaki Sato, Fumi Sawamura, Jeanne Scotland, James Scott, Danielle Sharon, Anna Shiraki, Anthony Shoo, Amanda P. Siegel, Elizabeth Singh, Marie Slevin, Latha Srinivasan, Huzair Ssesembo, Nina Stein, Sophie Stummer, Ryosuke Suzui, Deirdre Sweetman, Enikő Szakmár, Gentaro Taga, Selphee Tang, Cally J Tann, Chantal M. W. Tax, Francisco Torrealdea, Lucy Vanes, Tânia F. Vaz, Sujith Gurram Venkata, Mariela Adriana Ventola, Anouk S. Verschuur, Elena V. Wachtel, Brian H. Walsh, Hama Watanabe, Emily L. Webb, Gerda van Wezel‐Meijler, Pia Wintermark, Misae Yamada, Hiroyuki Yamamoto, Hussein Zein, Arianna Zuccato

Notice bibliographique

RevueJournal of Neonatal-Perinatal Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal and fetal brain pathology
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalHamilton Health SciencesUniversity of British ColumbiaSurrey Memorial HospitalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineMcMaster Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroimagingMedicineEncephalopathyMagnetic resonance imagingHypothermiaHypoxic Ischemic EncephalopathyNeonatal encephalopathyPediatricsIntensive care medicineInternal medicineRadiologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Hypoxic Ischemic Encephalopathy (HIE) is a signifi cant cause of perinatal encephalopathy, affecting a substantial number of neonates.Therapeutic hypothermia (TH) has become a standard treatment, signifi cantly reducing mortality leaving a portion of survivors with varying degrees of neurodevelopmental impairment.Neuroimaging, specifi cally magnetic resonance imaging (MRI), plays a crucial role in prognostication.A standardized MRI scoring system to assess brain injury severity and extent is crucial for predicting long term neurodevelopmental outcome. OBJECTIVES:This study aimed to investigate the predictive value of the Canadian Standardized consensus classifi cation of brain injury diagnosed with MRI on long -term neurodevelopmental outcomes at 18 -24 months of corrected age in infants with HIE post therapeutic hypothermia.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,003

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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