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Enregistrement W1970066703 · doi:10.1111/j.1524-4725.2011.02087.x

Handling Botulinum Toxins

2011· review· en· W1970066703 sur OpenAlexaff
Ada Regina Trindade de Almeida, Letícia Cardoso Secco, Alastair Carruthers

Notice bibliographique

RevueDermatologic Surgery · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBotulinum Toxin and Related Neurological Disorders
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCochrane LibraryMEDLINEMedical literatureBotulinum toxinSystematic reviewIntensive care medicineSurgeryRandomized controlled trialPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND Botulinum toxin (BoNT) has been in use since the late 1970s, and over the last 20 years, its use has been extended to new indications in various areas of medicine. During these years of clinical use, some of the initial ideas have changed, and others have remained stable along with increasing experience with and knowledge about BoNTs. OBJECTIVE To review the literature and prescribing information on all of the available products and to update the concept of handling toxins (preparations, reconstitution, storage, sterility, and dilution). METHODS A review (not Cochrane type analysis) of the medical literature based on relevant databases (MEDLINE, PubMed, Cochrane Library, specialist textbooks, and manufacturer information) was performed. CONCLUSIONS Many of the precautions around BoNT use, often recommended by the manufacturers, are described in the clinical literature as too restrictive. The literature suggests that toxins may be sturdier and more-resistant to degradation than previously understood. Dr. Ada R. Trindade de Almeida has been a consultant to Allergan, Inc. and participated in clinical trials for Allergan and Galderma. Dr. Alastair Carruthers is a consultant to Allergan, Inc. and Merz GmbH and has been paid to do research for both companies.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,163
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,173 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations64
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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