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Enregistrement W1584360948 · doi:10.1002/9781118560730.ch5

Treatment of Hemorrhagic Stroke

2013· other· en· W1584360948 sur OpenAlexaff
Andreas H. Kramer

Notice bibliographique

RevueStroke · 2013
Typeother
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracerebral and Subarachnoid Hemorrhage Research
Établissements canadiensFoothills Medical CentreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntracerebral hemorrhageSubarachnoid hemorrhageStuporStroke (engine)Coma (optics)Intensive care medicineCerebral edemaAnesthesiaHydrocephalusPulmonary edemaHypoxemiaHematomaCardiologySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intracerebral hemorrhage (ICH) and subarachnoid hemorrhage (SAH) account for about 10–20% of strokes. Compared with ischemic stroke, neurological impairment tends to be more severe and outcomes are generally worse. An improved understanding of the pathophysiology of these conditions has increased the therapeutic options. With ICH, efforts focus on reducing early hematoma expansion and attenuating perihematomal edema. With SAH, clinicians must seek to prevent aneurysm rebleeding and limit both early and delayed ischemic injury. Prevention and timely recognition and treatment of potential causes of secondary brain injury, such as hydrocephalus, nonconvulsive seizures, intracranial hypertension, fever, anemia, hypoxemia, hypotension and hypo- or hyperglycemia, is crucial in maximizing the chance of a favorable recovery. Systemic complications, such as neurogenic stunned myocardium and pulmonary edema, must be recognized and treated appropriately. For patients with stupor and coma, physicians should communicate regularly with surrogate decision makers. Assessment of patients' prognosis should be transparent, based on best available evidence, and neither unrealistically optimistic nor pessimistic.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,007

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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