Transposition des gros vaisseaux avec septum intact ou communication interventriculaire : échocardiographie fœtale et analyse NIRS périopératoire
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire par article est une étude des différences hémodynamiques entre la dextro-transposition des gros vaisseaux (TGV) avec communication interventriculaire (CIV) et la TGV avec septum intact (SI) pendant la période fœtale et périopératoire. Il est à noter que SI fait référence au septum inter ventriculaire et non au septum inter auriculaire. La présence d’une communication inter auriculaire étant, comme nous le verrons dans ce travail, un élément important de la physiologie des fœtus/nouveau-nés porteur de TGV. Le document est divisé en deux parties importantes. La première partie est composée du chapitre 1 qui présente une revue de littérature détaillant les notions importantes à la compréhension de la problématique et du chapitre 2 qui décrit la méthodologie utilisée pour répondre à la question de recherche. On détaille d’abord les méthodes d’acquisition des échocardiographies fœtales ainsi que les principales mesures effectuées à partir de celles-ci. Ensuite, on y décrit les technologies de la spectroscopie proche infrarouge avancée et de la spectroscopie à corrélation diffuse (NIRS-DCS) permettant de recueillir les données hémodynamiques sur la microvascularisation cérébrale des nouveau-nés. La seconde partie est constituée du chapitre 3 qui est le manuscrit accepté au journal Ultrasound in Obstetric & Gynecology pour publication. Celui-ci décrit les différences hémodynamiques entre les patients ayant une TGV&CIV et les TGV&SI et présente les différences retrouvées en échocardiographie fœtale et en hémodynamie cérébrale périopératoire étudiée à l’aide de la NIRS avancée. Ensuite, nous présentons dans le chapitre 4 une discussion sur les principaux impacts cliniques et sur d’éventuelles améliorations.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".