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Enregistrement W4403734425 · doi:10.1002/uog.29121

Predicting neonatal mortality prior to discharge from hospital in prenatally diagnosed left congenital diaphragmatic hernia

2024· article· en· W4403734425 sur OpenAlexafffund
Shiri Shinar, Anna Otvodenko, Dilkash Kajal, Pao-Chin Chiu, S. Lee, Prakesh S. Shah, Tim Van Mieghem, Yada Kunpalin, Anne-Marie Guerguerian, G. Ryan, Nimrah Abbasi

Notice bibliographique

RevueUltrasound in Obstetrics and Gynecology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Diaphragmatic Hernia Studies
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenWomen's College HospitalUniversity of TorontoSickKids FoundationMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésMedicineCongenital diaphragmatic herniaPrenatal diagnosisUltrasoundOdds ratioRetrospective cohort studyMagnetic resonance imagingDiaphragmatic herniaFetusObstetricsPregnancyHerniaSurgeryPediatricsRadiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To evaluate the association of standardized prenatal imaging parameters and immediate neonatal variables with mortality prior to discharge in infants with isolated left congenital diaphragmatic hernia (LCDH), and to compare the performance of ultrasound- and magnetic resonance imaging (MRI)-based severity grading for the prediction of neonatal mortality. METHODS: This was a retrospective study of infants with prenatally diagnosed isolated LCDH referred to a single tertiary center between 2008 and 2020. Fetuses with right or bilateral congenital diaphragmatic hernia, additional major structural anomaly or known genetic condition, as well as cases that underwent fetal intervention or declined postnatal intervention, were excluded. Ultrasound and MRI images were reviewed retrospectively. Univariable and multivariable analyses were performed, incorporating prenatal and immediate neonatal factors to analyze the association with neonatal mortality prior to discharge, and a prediction calculator was generated. The performance of ultrasound and that of MRI for the prediction of neonatal mortality were compared. RESULTS: Of 253 pregnancies with fetal CDH, 104 met the inclusion criteria, of whom 77 (74%) neonates survived to discharge. Seventy-five fetuses underwent both prenatal ultrasound and MRI. On multivariable analysis, observed/expected (o/e) lung-to-head ratio and o/e total fetal lung volume were associated independently with neonatal death (adjusted odds ratio, 0.89 (95% CI, 0.83-0.95) and 0.90 (95% CI, 0.84-0.97), respectively), whereas liver position was not. There was no significant difference in predictive performance between using ultrasound and MRI together (area under the receiver-operating-characteristics curve (AUC), 0.85 (95% CI, 0.76-0.93)) compared with using ultrasound alone (AUC, 0.81 (95% CI, 0.72-0.90); P = 0.19). The addition of neonatal parameters (gestational age at birth and small-for-gestational age) did not improve model performance (AUC, 0.87 (95% CI, 0.80-0.95)) compared with the combined ultrasound and MRI model (P = 0.22). There was poor agreement between severity assessment on ultrasound and MRI (Cohen's κ, 0.19). Most discrepancies were seen among cases deemed to be non-severe on ultrasound and severe on MRI, and outcomes were more consistent with MRI-based prognostication. CONCLUSIONS: In fetuses with prenatally diagnosed isolated LCDH, mortality prediction using standardized ultrasound and MRI measurements performed reasonably well. In cases classified as non-severe on ultrasound, MRI is recommended, as it may provide more accurate prognostication and assist in the determination of candidacy for fetal intervention. © 2024 The Author(s). Ultrasound in Obstetrics & Gynecology published by John Wiley & Sons Ltd on behalf of International Society of Ultrasound in Obstetrics and Gynecology.

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)0,008
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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