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Enregistrement W1498234826 · doi:10.1177/0310057x1003800207

International Albumin Use: 1995 to 2006

2010· article· en· W1498234826 sur OpenAlexaboutno aff
Daryl Jones, Suzanne McEvoy, Tobias M. Merz, Alisa M. Higgins, Rinaldo Bellomo, D. James Cooper, S. Hollis, Colin McArthur, John Myburgh, Colman Taylor, Bette Liu, Robyn Norton, Simon Finfer

Notice bibliographique

RevueAnaesthesia and Intensive Care · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAlbuminResuscitationIntensive careIntensive care medicineSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the last ten years more reliable information regarding the risks and benefits of the use of albumin for fluid resuscitation has emerged. To determine what influence this has had on clinical practice, we sought to document albumin use (from mass of albumin supplied to hospitals) in 16 industrialised countries between 1995 and 2006. Data on national albumin and synthetic colloid use was sought from independent intensive care researchers and albumin issuers. The mass of albumin supplied per 10,000 persons on an annual basis by country and aggregated across the study countries was calculated. Volumes of synthetic colloid supplied per 10,000 persons were calculated. Data were obtained for 15 countries. Albumin use varied significantly between countries and throughout the observation period. Overall, aggregate albumin use decreased from a peak of 2.54 kg per 10,000 persons in 1995 to 1.40 kg per 10,000 persons in 1999; use has remained relatively constant since. Data on supply of synthetic colloids was available in only three countries and varied from 11.7 litres per 10,000 persons in Canada in 1995, to 231.8 litres per 10,000 persons in Denmark in 2004. Between 1995 and 1999 albumin use decreased and has been materially constant since; where data were available, use of synthetic colloids increased. Whether these practice changes have resulted in a net health gain or in harm requires further research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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