S M Nazmuz Sakib Jaundice Closed-Loop Safety Number: A Dimensionless Index for Post-Discharge Risk in Neonatal Hyperbilirubinemia
Notice bibliographique
Résumé
Neonatal hyperbilirubinemia remains one of the most common reasons for early post-discharge readmission, despite the widespread adoption of hour-specific serum bilirubin nomograms and modern guidelines by the American Academy of Pediatrics (AAP) and the Canadian Paediatric Society (CPS) [1, 2, 4]. Contemporary pathways emphasise the difference between the measured bilirubin concentration and the phototherapy threshold (∆TSB) and the need for timely follow-up after discharge [1, 6]. However, current practice does not express this follow-up logic as a single, dimensionless closed-loop safety parameter. In this methodological paper, S M Nazmuz Sakib introduces the S M Nazmuz Sakib Jaundice Closed-Loop Safety Number (hereafter, the Sakib Number), a dimensionless index that combines the predischarge bilirubin margin, a worst-case bilirubin rise rate, and the planned interval to the next bilirubin assessment. The associated Sakib Safety Principle states that safe follow-up programmes should satisfy S JN ≥ 1, meaning that even a worst-case rise should not cross the phototherapy threshold before the next planned assessment. We formally define the Sakib Number, relate it to existing AAP/CPS risk assessment strategies [1, 2, 6], and illustrate its behaviour using simple numerical examples constructed from published TcB-TSB correlation and readmission datasets [11, 3]. Additional examples show how the Sakib Number interacts with measurement technology (serum vs. transcuta-neous bilirubin) using data summaries from recent correlation studies [8, 10, 9, 11]. The 1 S M Nazmuz Sakib Jaundice Closed-Loop Safety Number Preprint Manuscript manuscript is intended as a conceptual and computational framework; definitive clinical validation requires analysis of real-world multi-centre individual-level datasets.
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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 | 0,000 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,103 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».