Assessing the Utility of Targeted Neonatal Echocardiography for Congenital Heart Disease Detection: Retrospective Cohort Analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Targeted neonatal echocardiography (TNE) is increasingly utilized by neonatologists to assess hemodynamics, particularly when cardiology-performed echocardiography (CPE) is unavailable. It is crucial that TNE screens and identifies structural abnormalities. This study evaluated the agreement between TNE and CPE in detecting significant congenital heart disease (CHD). METHODS: This retrospective, single-center cohort study included infants who underwent TNE between 2015 and 2019 and had at least one complete CPE before discharge. Infants with a known CHD diagnosis prior to TNE were excluded. Atrial septal defects (ASD) < 3 mm, peripheral pulmonary stenosis, and patent ductus arteriosus were excluded. Agreement between TNE and CPE was assessed using correlation coefficients and kappa statistics. RESULTS: A total of 339 infants with 954 TNE scans were included. TNE identified CHD in 41 infants, with all but one (a false positive bicuspid aortic valve) confirmed by CPE. TNE missed CHD in 29 infants (31 lesions), mostly minor, with only one case (pulmonary stenosis) requiring intervention. The overall agreement was 91.15%, with a kappa of 0.68 (p < 0.0001). CONCLUSION: TNE demonstrated good agreement with CPE in detecting significant CHD in a low-risk neonatal population. Most missed lesions were minor, underscoring the importance of ongoing training and quality assurance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».