Bibliographic record
Abstract
Les nouveau-nés sont vulnérables à une hémorragie par carence en vitamine K (HCVK) en raison de réserves prénatales insuffisantes et d’un déficit de vitamine K dans le lait maternel. D’après une analyse systématique des données probantes jusqu’à présent, une injection unique de vitamine K par voie intramusculaire (IM) à la naissance prévient l’HCVK avec efficacité. Selon les données scientifiques actuelles, une dose unique ou des doses répétées de vitamine K par voie orale (PO) sont moins efficaces pour prévenir l’HCVK que la vitamine K IM. La Société canadienne de pédiatrie et le Collège des médecins de famille du Canada recommandent l’administration IM systématique d’une dose unique de 0,5 mg à 1,0 mg de vitamine K à tous les nouveau-nés. L’administration de vitamine K PO (2,0 mg à la naissance, repris à l’âge de deux à quatre semaines et de six à huit semaines) doit être réservée aux nouveau-nés dont les parents refusent l’administration de vitamine K IM. Les dispensateurs de soins devraient expliquer aux parents que leur nouveau-né court un plus grand risque d’HCVK si cette posologie est privilégiée. Les données probantes actuelles sont insuffisantes pour recommander l’administration systématique de vitamine K par voie intraveineuse aux nouveau-nés prématurés en soins intensifs. Mots-clés HDNB; Newborn; Prophylaxis; Vitamin K; VKDB
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 | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.141 | 0.058 |
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".