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Enregistrement W6959165755 · doi:10.7939/r3-yac1-hq47

Single Centre Experience with Hypoxic Ischemic Encephalopathy: Prognostic Factors and Development of a Prognostication Model

2022· dissertation· en· W6959165755 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal and fetal brain pathology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLogistic regressionApgar scoreCohortPredictive modellingAbnormalityHypoxic Ischemic EncephalopathyCohort studyReceiptCart

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hypoxic ischemic encephalopathy (HIE) continues to carry prognostic uncertainty despite therapeutic hypothermia (TH) becoming standard of care in high income nations. Prognostic factors have been identified with recent evidence relying on factors that are available later in a hospital admission such as brain magnetic resonance imaging (MRI). Further, most of the research utilizes a composite outcome of death or disability which makes it difficult to apply findings to patient-specific conversations at the bedside. In this thesis, we conducted a systematic review to identify early prognostic factors (those that can be identified in the first 72 hours) from randomized control trials (RCTs) of TH for neonatal HIE. This review identified pre-randomization, biochemical and clinical factors which were then used to guide model development from a cohort of infants with HIE in Edmonton, Alberta since 2006. We developed a regression model for early and late prediction of death in addition to a prediction model for significant/severe neurodevelopmental impairment (sNDI). The early prediction model included receipt of phenobarbital, hypotension receiving inotrope(s), severe HIE (as per Sarnat staging), chest compressions and perinatal sentinel event. The late prediction model for death included the above factors in addition to renal dysfunction. The prediction model for sNDI included receipt of phenobarbital, hypoglycemia, abnormal MRI, electrolyte abnormality and 10-minute Apgar score less than 5. Using the same cohort, classification and regression tree (CART) analysis was used to develop prediction models for death and sNDI. The CART models outperformed the logistic regression models for measures of sensitivity, specificity and negative predictive value, thereby providing a clinical picture of what survival and NDI-free survival would look like. According to the separate models, an infant who did not require inotropes for hypotension or receive phenobarbital would have a very low chance of death or sNDI. The findings from this thesis will improve bedside conversations by decreasing prognostic uncertainty, allow for the identification of high-risk infants and ensure appropriate triage for neonatal follow-up.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,212
Score d'incertitude au seuil0,820

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 GPT0,195
Écart entre enseignants0,184 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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