Prognostication in neonatal hypoxic ischemic encephalopathy; A qualitative research study
Bibliographic record
Abstract
Abstract IntroductionL’encéphalopathie ischémique hypoxique est la cause la plus fréquente d’encéphalopathie néonatale, et entraîne une morbidité ainsi qu’une mortalité significative. D’un point de vue éthique et clinique, le pronostic neurologique est fondamental dans les soins apportés aux nouveau-nés atteints d’une encéphalopathie ischémique hypoxique. Toutefois, la prédiction précise des conséquences neurodéveloppementales de l’encéphalopathie ischémique hypoxique est particulièrement difficile, et remplie de défis. Présentement, la recherche dans ce domaine ciblé est limitée. ObjectifsCette thèse vise à présenter une revue de la littérature actuelle sur le pronostic et la pratique du pronostic de l’encéphalopathie ischémique hypoxique néonatale, en se concentrant sur les défis globaux posés par ce groupe vulnérable de nouveau-nés. De plus, cette thèse incorpore une étude qualitative originale qui explore la perspective des physiciens à propos de la pratique du pronostic dans l’encéphalopathie ischémique hypoxique néonatale. L’objectif principal de cette thèse est d’avancer la compréhension actuelle de la pratique du pronostic dans le contexte de l’encéphalopathie ischémique hypoxique néonatale, en espérant ouvrir le dialogue et encourager les modifications dans la pratique clinique pour améliorer les soins aux patients. MéthodeLa section de l’introduction et de la problématique de cette thèse présente une revue de la littérature sur le pronostic, la pratique du pronostic et sur l’encéphalopathie ischémique hypoxique néonatale. L’accent est mis sur des articles précis en vue d’introduire le lecteur à l’importance de ce sujet. La publication de recherche incluse dans cette thèse repose sur une étude qualitative canadienne de néonatologistes et de neurologues pédiatriques, qui met l’accent sur l’exploration de la perspective des médecins sur le pronostic et la pratique du pronostic dans l’encéphalopathie ischémique hypoxique néonatale. Aux fins de cette thèse, seulement les données se rapportant à la pratique du pronostic seront présentées, bien qu’il y avait d’autres thèmes explorés dans la recherche plus globale incluant l’incertitude, la communication et la prise de décisions partagée. RésultatsIl y a deux chapitres présentant les résultats dans cette thèse. Le premier consiste en un manuscrit publié qui rapporte les données se rapportant à la perspective des médecins à l’égard de la pratique du pronostic dans le contexte de l’encéphalopathie ischémique hypoxique néonatale. Le second présente des données non publiées qui explorent les défis de la pratique du pronostic dans le contexte de l’encéphalopathie ischémique hypoxique néonatale. Conclusions (Conclusion)Même si cette thèse recommande des changements pratiques pour l’amélioration des soins cliniques dans l’encéphalopathie ischémique hypoxique néonatale, sa plus grande contribution est de servir de tremplin pour de plus amples recherches. Des recherches ciblées sont requises pour explorer à la fois la perspective parentale et prospectivement, l’impact de différentes approches et de styles cliniques dans la pratique du pronostic de l’encéphalopathie ischémique hypoxique néonatale.
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 | 0.043 | 0.077 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".