L’administration postnatale de corticostéroïdes pour prévenir ou traiter la dysplasie bronchopulmonaire chez les nouveau-nés prématurés
Bibliographic record
Abstract
Résumé Les corticostéroïdes ont longtemps été administrés pendant la période postnatale pour prévenir et traiter la dysplasie bronchopulmonaire (DBP), une cause importante de morbidité et de mortalité chez les nouveau-nés prématurés. L’administration préventive de dexaméthasone pendant la première semaine de vie est liée à une augmentation du risque de paralysie cérébrale, et l’administration précoce de corticostéroïdes inhalés semble être associée à une hausse du risque de mortalité. À l’heure actuelle, aucune de ces deux approches n’est recommandée pour prévenir la DBP. Selon de nouvelles données probantes, un traitement prophylactique d’hydrocortisone à des doses physiologiques, entrepris avant 48 heures de vie sans ajout d’indométacine, améliore la survie sans DBP, et n’a pas d’effets neurodéveloppementaux indésirables à l’âge de deux ans. Les cliniciens peuvent envisager ce traitement pour les nouveau-nés les plus à risque de DBP. Il n’est pas recommandé d’entreprendre un traitement systématique de dexaméthasone pour tous les nouveau-nés sous assistance respiratoire, mais après la première semaine de vie, les cliniciens peuvent envisager un court traitement de dexaméthasone à faible dose (0,15 mg/kg/jour à 0,2 mg/kg/jour) pour certains nouveau-nés à haut risque de DBP ou atteints d’une DBP évolutive. Aucune donnée probante n’indique que l’hydrocortisone remplace la dexaméthasone avec efficacité ou innocuité dans le traitement d’une DBP évolutive ou établie. Les données à jour n’appuient pas l’administration de corticostéroïdes inhalés pour traiter la DBP.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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".