La saturométrie pour mieux dépister la cardiopathie congénitale grave chez les nouveau-nés
Bibliographic record
Abstract
La saturométrie est un moyen simple, sécuritaire, non invasif et démontré d’améliorer le dépistage de la cardiopathie congénitale grave chez les nouveau-nés. Pourtant, ce test n’est pas encore utilisé systématiquement au Canada. Le présent point de pratique fait ressortir l’information essentielle et les recommandations en matière de dépistage. Selon les recherches, la saturométrie de dépistage est hautement spécifique et comporte un faible taux de résultats faussement positifs. Le dépistage optimal de la cardiopathie congénitale grave devrait inclure une échographie prénatale, un examen physique et une saturométrie. Celle-ci devrait être effectuée de 24 à 36 heures après la naissance, à la main droite et l’un des deux pieds du nouveau-né, afin de réduire au minimum le nombre de résultats faussement positifs. Si les résultats sont anormaux, le dispensateur de soins qui a la plus grande responsabilité du nouveau-né doit le soumettre à une évaluation approfondie. Dans l’impossibilité d’exclure un diagnostic de trouble cardiaque, il est recommandé d’orienter le nouveau-né vers un cardiologue pédiatre et de lui faire subir une échocardiographie.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".