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Record W4368370273 · doi:10.1093/pch/pxac120

Les recommandations en vigueur pour la prise en charge de l’acidocétose diabétique pédiatrique

2023· review· fr· W4368370273 on OpenAlexaff
Karen E Gripp, Evelyne D Trottier, Sidd Thakore, Jonathan Sniderman, Sarah Lawrence

Bibliographic record

VenuePaediatrics & Child Health · 2023
Typereview
Languagefr
FieldMedicine
TopicHyperglycemia and glycemic control in critically ill and hospitalized patients
Canadian institutionsCanadian Paediatric Society
Fundersnot available
KeywordsMedicineGynecologyHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Pour traiter l'acidocétose diabétique pédiatrique, il faut porter une attention particulière aux liquides et aux électrolytes pour limiter le risque de complications, telles qu'une lésion cérébrale, associée à une morbidité et une mortalité élevées. L'incidence d'œdème cérébral en cas d'acidocétose diabétique n'a pas diminué malgré les protocoles visant la limitation des liquides qui s'appuient sur la restriction de la réanimation liquidienne initiale. Selon de nouvelles données probantes, l'administration précoce de liquides isotoniques n'entraîne pas de risque supplémentaire et peut améliorer les résultats cliniques chez certains patients. Les protocoles et les directives cliniques sont adaptés et axés particulièrement sur la surveillance et le remplacement initiaux et continus des liquides et des électrolytes. Il est maintenant recommandé de commencer par une réanimation à l'aide de liquides isotoniques chez tous les patients dans les 20 à 30 minutes suivant leur arrivée à l'hôpital, suivie par la réplétion du déficit volumique sur une période de 36 heures, en association avec une perfusion d'insuline et des suppléments d'électrolytes, ainsi qu'avec la surveillance et la prise en charge attentives d'une éventuelle lésion cérébrale.

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)0.018
metaresearch head score (Gemma)0.042
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 score0.018
Threshold uncertainty score0.094

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0180.042
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0040.002
Open science0.0020.002
Research integrity0.0030.006
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.004

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 head0.035
GPT teacher head0.352
Teacher spread0.317 · 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

Citations0
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

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