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Record W2808331012 · doi:10.1093/pch/pxy051

L’hypothermie pour les nouveau-nés atteints d’encéphalopathie hypoxo-ischémique

2018· article· fr· W2808331012 on OpenAlexaff
Brigitte Lemyre, Vann Chau

Bibliographic record

VenuePaediatrics & Child Health · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicNeonatal and fetal brain pathology
Canadian institutionsCanadian Paediatric Society
Fundersnot available
KeywordsMedicineGynecologyHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’hypothermie thérapeutique est une norme de soins pour les nouveau-nés de 36 semaines d’âge gestationnel (AG) ou plus qui sont atteints d’encéphalopathie hypoxo-ischémique modérée à grave. Puisque certaines études incluaient des nouveau-nés de 35 semaines d’AG, il faut envisager l’hypothermie s’ils satisfont aux autres critères. Le refroidissement des nouveau-nés de moins de 35 semaines d’AG n’est pas recommandé. Dans les hôpitaux communautaires, il faut amorcer le refroidissement passif rapidement, en consultation avec un néonatologiste d’un centre de soins tertiaires, tout en surveillant de près la température du nouveau-né. D’après les données exemplaires, la mesure optimale consiste à maintenir la température centrale entre 33 °C et 34 °C pendant 72 heures, puis à entamer une période de réchauffement de six à 12 heures. Il faut utiliser des antiépileptiques en présence de convulsions cliniques ou électrographiques. Le maintien des électrolytes et du glucose sériques dans les plages normales et l’évitement de l’hypocapnie, de l’hypercapnie et de l’hyperoxie sont d’importants traitements d’appoint. Il est conseillé de procéder à une imagerie par résonance magnétique (IRM) du cerveau peu après le réchauffement et, lorsque les observations antérieures ne correspondent pas au portrait clinique, de reprendre l’IRM après l’âge de dix jours. Un suivi neurodéveloppemental multidisciplinaire est recommandé.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Review · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.005
Threshold uncertainty score0.011

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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.

Opus teacher head0.020
GPT teacher head0.281
Teacher spread0.260 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreReview

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".

Quick stats

Citations2
Published2018
Admission routes1
Has abstractyes

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