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Enregistrement W1967383154 · doi:10.1016/j.otohns.2008.03.014

Outcome of mobile ear surgery for chronic otitis media in remote areas

2008· article· en· W1967383154 sur OpenAlexaboutno aff
Preben Homøe, C Siim, P. Bretlau

Notice bibliographique

RevueOtolaryngology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEar Surgery and Otitis Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRigshospitalet
Mots-clésMedicinePure tone audiometryAudiologySurgeryOtitisProspective cohort studyAudiometryQuality of life (healthcare)Hearing loss

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The Inuit of Greenland, Canada and Alaska suffer from chronic otitis media (COM). In Greenland these patients used to be referred to Denmark for ear surgery. This was expensive and unsatisfactory, and the results were poor. A mobile ear surgery project was developed. DESIGN: The study is longitudinal and prospective with follow-up. SUBJECTS AND METHODS: The 274 patients were selected according to severity of COM and hearing loss. Only air conduction (AC) audiometry was obtained. Median age was 27 years and 55% were females. RESULTS: Closure rates at three weeks, one year, and two years were 67 percent, 72 percent, and 76 percent, respectively. Median AC pure tone average improvement was 15 dB and 12 dB after one year and two years, and 73 percent and 67 percent were satisfied. Outcome was associated with quality of the surgical skills (P < 0.002). We found marked spontaneous fluctuations between the follow-ups. CONCLUSION: The results of mobile ear surgery in Greenland are acceptable. Mobile ear surgery may be implemented in areas with limited access to health care, eg, in developing countries.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,558

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, 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

Citations20
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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