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Enregistrement W1985591340 · doi:10.1097/prs.0b013e3181bf8283

Outcomes in Microsurgery

2009· article· en· W1985591340 sur OpenAlexaff
Achilleas Thoma, Leigh A. Jansen, Sheila Sprague

Notice bibliographique

RevuePlastic & Reconstructive Surgery · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReconstructive Surgery and Microvascular Techniques
Établissements canadiensMcMaster UniversitySt. Joseph’s Healthcare HamiltonHamilton Regional Laboratory Medicine Program
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrosurgeryMedicineReplantationQuality of life (healthcare)Quality (philosophy)SurgeryPhysical therapyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The reporting of microsurgical outcomes has been variable. Historically, emphasis has been placed on flap and digit survival or failure in the case of free-tissue transfer or digit replantation, respectively. Outcomes have also been measured with indices such as range of motion or grip strength for digital replantations, the ability to eat or talk for head and neck microsurgery, and the ability to walk or return to work for lower extremity microsurgery. Although relevant, this type of reporting of outcomes may fail to capture the effectiveness of microsurgical intervention from the patient's, the third-party payer's, or society's perspective. Significant events have arisen in the past two decades, including the emphasis on outcomes research, recent recommendations to adopt evidence-based microsurgery, and the inclusion in academic training programs of the competency "manager" to the health care system. This necessitates rethinking the way we report outcomes in microsurgery. This article explains the need to (1) use health-related quality-of-life scales to measure the benefits of microsurgical interventions, (2) measure outcomes with high-quality clinical research designs, and (3) incorporate proper cost-effectiveness studies in our clinical research before adopting new technologies such as new free flaps or techniques.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,241 · 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.

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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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