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Enregistrement W1972250513 · doi:10.3109/10903127.2014.936634

Cervical Spine Motion during Transfer and Stabilization Techniques

2014· article· en· W1972250513 sur OpenAlexfundno aff
Ian Shrier, Patrick Boissy, Karina Lebel, John Boulay, Eli Segal, J. Scott Delaney, L. Charlene Vacon, Russell Steele

Notice bibliographique

RevuePrehospital Emergency Care · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Fractures and Fixation Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésForeheadMedicineLead (geology)Cervical spineHead (geology)Transfer (computing)Trap (plumbing)OrthodonticsSurgeryPhysicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

across lead paramedics to avoid a practice or fatigue effect with repeated trials. We measured relative cervical spine motion between the head and trunk using inertial measurement units placed on the forehead and sternum. Results. On average, total motion was 3.9° less with three assistants compared to one assistant (p = 0.0002), and 2.8° less with the trap squeeze compared to the head squeeze (p = 0.002). There was no interaction between the transfer method and stabilization technique. When examining specific motions in the six directions, the trap squeeze generally produced less lateral flexion and rotation motion but allowed more extension. Examining within paramedic differences, some paramedics were clearly more proficient with the trap squeeze technique and others were clearly more proficient with the head squeeze technique. Conclusion. Paramedics performing a log roll with three assistants created less motion compared to a log roll with only one assistant, and using the trap squeeze stabilization technique resulted in less motion than the head squeeze technique but the clinical relevance of the magnitude remains unclear. However, large individual differences suggest future paramedic training should incorporate both best evidence practice as well as recognition that there may be individual differences between paramedics.

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)0,000
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 enseignants0,344
Score d'incertitude au seuil0,475

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations22
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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