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Enregistrement W1987258211 · doi:10.1097/prs.0b013e318258d530

Acute Burn Care

2012· review· en· W1987258211 sur OpenAlexaff
Michael Bezuhly, Joel Fish

Notice bibliographique

RevuePlastic & Reconstructive Surgery · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBurn Injury Management and Outcomes
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenIzaak Walton Killam Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychosocialReferralBurn injuryRehabilitationBurn centerIntensive care medicineTotal body surface areaAcute careMedical emergencyPoison controlPhysical therapyNursingHealth careSurgeryPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

LEARNING OBJECTIVES: After studying this article and accompanying Supplemental Digital Content, the participant should be able to: 1. Explain current burn-prevention strategies and criteria for referral to a burn center. 2. Summarize the current advances made in the critical care of acute burn patients. 3. Outline the recent developments in burn depth assessment and burn wound dressing technology. 4. Describe the common psychosocial aspects of postburn rehabilitation. SUMMARY: Burn patients require interdisciplinary care in which the plastic surgeon plays a prominent role. Appropriate referral, assessment, treatment, and posttreatment supports are essential to achieving favorable outcomes following burn injury. The authors reviewed the current literature on epidemiology, prevention, referral criteria, critical care, wound assessment, wound dressings, and psychosocial aspects of burn injury. Recent advances in burn care are highlighted and have been made possible through ongoing collaborative epidemiologic, clinical, and basic biomedical research. A systematic interdisciplinary approach to the evaluation and treatment of acute burn injuries is pivotal to providing patients with the greatest chance of functional recovery. Plastic surgeons treating burn patients must remain current in a wide variety of areas, ranging from critical care to psychosocial rehabilitation.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,259 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations34
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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