Short and long-term outcomes in neonatal hypoxic-ischemic encephalopathy treated with hypothermia and vasoactive medications
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hemodynamic instability in neonatal hypoxic-ischemic encephalopathy (HIE) can contribute to brain injury but long-term neurodevelopmental data is limited. Our objective was to compare the effect of hemodynamic instability requiring vasoactive support on radiologic brain injury and neurodevelopmental outcomes in HIE with therapeutic hypothermia (TH). Methods: This retrospective cohort study compared infants with HIE post-TH who did not require (Group I) versus those who required vasoactive medications (Group II). The association between hemodynamic instability and MRI brain injury or Bayley Scales of Infant Development III (BSID-III) was evaluated by logistic regression. Results: Among 185 infants, group II had higher adjusted odds of moderate-severe grey matter injury [odds ratio 5.54; 95% confidence interval 1.70 - 18.05; p < 0.001] than group I, with no differences in adjusted 18-24-month BSID-III scores. Conclusion: Hemodynamic instability requiring vasoactive support in HIE with TH was associated with higher odds of radiologic brain injury but no difference in neurodevelopmental outcomes.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».