MétaCan
Menu
Constructeur de cohorte

4 299 418 travaux, canadiens par l’une de quatre routes.

Chaque état de filtre est une URL; l’URL est la requête; la requête est citable via /q/⟨hash⟩. La page, l’API et l’export analysent les mêmes paramètres.

La cohorte courante, diffusée en continu depuis la base de données : toutes les colonnes des travaux, les étiquettes machine, les scores provisoires et l'état de validation de chaque rangée. Les exportations sont plafonnées à 100 000 rangées. Crée un lien /q/ permanent pour cette requête exacte. Les mêmes filtres produisent toujours le même lien, qui que soit le demandeur.

Terme de recherche
Auteur ou autrice
Période
Ordre
Langue
Type
Domaine
Revue
Sujet
Burn Injury Management and Outcomes
Rétractation
Résumé
Source des données probantes
Devis d'étude
Accord des étiquettes
État des étiquettes

Les étiquettes directes de Codex et Gemma sont non validées et clairsemées. Les prédictions distillées couvrent la base complète et sont elles aussi non validées. Choisissez explicitement la source; l'absence d'une étiquette directe n'est jamais une étiquette négative.

affaffiliation
fundbailleur
venuerevue
aboutsujet

Les quatre voies se composent : exigez la voie du financement et excluez l'affiliation pour obtenir la strate financée-seulement qu'aucune base fondée sur l'affiliation ne voit jamais.

898 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20002025
Date de publication
Catégories
Étiquettes machine · couverture clairsemée
Preuves
Langue
Type
Citations
Un travail non étiqueté est inconnu, pas un négatif. La couverture est rapportée à chaque requête.
898 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 17 sur 18

Les étiquettes couvrent 0 des 898 travaux de cette cohorte. Les autres sont non étiquetés, ce qui n'est pas une étiquette négative : la table des étiquettes est clairsemée aujourd'hui et s'enrichit au fil des rondes d'étiquetage.

Les prédictions distillées couvrent 898 des 898 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail (titre seulement); le volet Codex est un classifieur distillé et calibré. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

venueno affsans résuménon étiqueté
10.1016/j.ysur.2015.03.197
2000· article· en· Time to knit· Medicine
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
0
citations
affvenuenon étiqueté
Halogen Lamp Burn to the Penis
Walter Peters
2000· article· en· Canadian Journal of Plastic Surgery· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
921 How to Become a Burn Nurse
Anita G. Au, Ashley Callahan, Stephanie Mason
2025· article· en· Journal of Burn Care & Research· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Health-Related Quality of Life After TBI: A Systematic Review of Study Design, Instruments, Measurement Properties, And Outcome Health Related Quality of Life in Adults After Burn Injuries: A Systematic Review and Meta-Analysis
Fahad Hameed Aljahdali, MOSTAFA MOHAMMADSAEED S ALSOBHI, Bandar saeed Althobaiti, Yahya obedullah alsobhi, Akbar Hasani, Talib Mohsen Al-Youbi +5 autres
2024· review· en· Journal of Ecohumanism· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affaboutnon étiqueté
905 Long Term Outcomes of Frostbite: A Scoping Review
Sarvesh Logsetty, Rae Spiwak, Justin Gawaziuk, Gursagar Jhanji, Brenda Comaskey
2025· review· en· Journal of Burn Care & Research· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
569 Burn Registries State of Affairs: A Scoping Review
Eduardo Gus, Stephanie G. Brooks, Iqbal Multani, Jane Zhu, Jennifer Zuccaro, Yvonne Singer
2022· review· en· Journal of Burn Care & Research· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
120 The Association of Admission Cultures with Burn Outcomes
Maree Baird, Joyce E Wall, Angela Man, Najib M Allabadi, Marc G. Jeschke, Alisa Savetamal +2 autres
2022· article· en· Journal of Burn Care & Research· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Biomarkers for the Early Diagnosis of Sepsis in Burns
Andrew T. Li, Anthony Moussa, Eduardo Gus, Eldho Paul, Erwin Yii, Lorena Romero +5 autres
2021· article· en· Annals of Surgery· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
aboutno affnon étiqueté
572 Exploring Frailty in Rural Burn Patient Outcomes
Mustafa Jundi, Alec McLeod, Garrett Hagwood, Alexa Smith, Jason Heard, Soman Sen +2 autres
2025· article· en· Journal of Burn Care & Research· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
43 Mapping the Hypermetabolic Response in Burn Patients
Carly M. Knuth, Zachary Ricciuti, Dalia Barayan, Sarah Rehou, Marc G. Jeschke
2022· article· en· Journal of Burn Care & Research· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations

En coulisses: Sélection · Constats · À propos