Limiter les pertes sanguines et le recours aux transfusions chez les nouveau-nés
Bibliographic record
Abstract
Résumé Il est prioritaire de limiter les pertes sanguines et le recours aux transfusions dans le cadre des soins aux nouveau-nés prématurés et gravement malades. Pour favoriser ce résultat à la naissance, on peut reporter le clampage du cordon d’au moins 60 secondes, tant chez les nouveau-nés prématurés qu’à terme. De plus, l’utilisation d’un prélèvement de sang du cordon ombilical pour effectuer un premier bilan sanguin chez les nouveau-nés prématurés et, dans la mesure du possible, l'évitement des bilans sanguins systématiques contribuent à limiter les pertes sanguines et les transfusions. Une stratégie restrictive de transfusion de globules rouges stratifiée en fonction de l’assistance respiratoire et de l’âge postnatal est recommandée auprès des nouveau-nés très prématurés et de très faible poids à la naissance. Chez les nouveau-nés à terme ou peu prématurés qui présentent une instabilité hémodynamique ou une hypoxémie aiguë marquée, les stratégies relatives aux transfusions sanguines doivent être adaptées à leur état clinique. Chez les nouveau-nés prématurés qui sont dans un état stable et qui ne présentent pas d’hémorragie intracrânienne fœtale ni de saignement actif majeur, un seuil de transfusion de plaquettes inférieur à 25 × 109/L est à privilégier.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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.
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".