Prenatal diagnosis and risk stratification of congenital diaphragmatic hernia
Notice bibliographique
Résumé
Congenital diaphragmatic hernia (CDH) is a rare heterogenous disorder with varying degrees of severity. Infant survival rates in high-income countries are approaching 80% in isolated CDH; however, over 50% will have long-term morbidities. Advanced antenatal imaging, including ultrasound and magnetic resonance imaging, has made it possible to prognosticate severity of CDH and to stratify risk when counseling expectant parents. Risk stratification can also better prepare healthcare teams to enable optimal neonatal management, and provide options for fetal intervention or, where legally permitted, pregnancy termination. Factors that may affect the immediate and long-term prognosis for CDH include prenatal diagnosis, gestational age at detection and delivery, side of the defect, presence of additional structural or genetic abnormalities, defect size, estimation of fetal lung volume, the extent of visceral herniation, and the delivery center's experience in caring for neonates with CDH. Optimizing the outcome for families and infants begins with an early prenatal diagnosis followed by referral to a diverse and inclusive multidisciplinary center with CDH expertise. Prediction of disease severity is supported by accurate fetal imaging and comprehensive genetic testing, and allows the care team to provide realistic outcome expectations during the counseling of expectant parents of all racial and ethnic backgrounds.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».