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Enregistrement W4416634088 · doi:10.1183/13993003.congress-2025.pa1534

Introducing PELICAN: A new resource for understanding lung function trajectories in survivors of preterm birth

2025· article· W4416634088 sur OpenAlexaff
Thomas Halvorsen, Sanja Stanojevic, Amber M. Bates, Lex W. Doyle, James T D Gibbons, Diane Gray, Jenny Hallberg, John R. Hurst, Sailesh Kotecha, Enrico Lombardi, Petra Um‐Bergström, Maria Vollsæter, Shannon J. Simpson, Pelican C.R.C

Notice bibliographique

RevueEpidemiology · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal Respiratory Health Research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCohortCohort studyData collectionLung functionPsychological interventionEpidemiologyBiobankResource (disambiguation)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Existing cohort studies suggest infants born preterm (before 37 weeks’ gestation) are vulnerable to lung disease, which may be progressive over their lifespan. However, small sample sizes and high heterogeneity in individual studies have limited a thorough understanding of lung function trajectories, and the factors associated with both resiliant and adverse trajectories. We aimed to establish the world’s first harmonised global repository for lung health data from cohorts of survivors of preterm birth to generate greater statistical power and enable use of robust methods, expediting our understanding of lung health trajectories after preterm birth. Methods: PELICAN (Prematurity’s Effect on the Lungs In Children and Adults Network), was formed as a ERS Clinical Research Collaboration in 2020, with a work package to bring together data from multiple cohort studies. Datasets were identified following three systematic literature searches. A consensus-based variable selection and data harmonisation exercise was undertaken to determine data for inclusion. A secure, online data collection portal opened for contributions in 2022. Results: As of February 2025, the PELICAN repository contains data from 14 cohort studies, representing 10 countries and 2627 survivors of preterm birth (gestation range 22-37 weeks), including 952 with bronchopulmonary dysplasia. The PELICAN dataset has a mean (range) number of follow up visits of 1.8 (1-6). Conclusions: PELICAN presents a unique opportunity to fill key evidence gaps in the long-term respiratory outcomes of survivors of preterm birth, essential for guiding follow-up and early intervention for those at risk of poorer outcomes.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,120
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,371

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,120
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0130,014
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0040,013
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1110,025

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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,290 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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