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Enregistrement W1988521654 · doi:10.1186/cc9265

Morbid Obesity: Peri-operative Management

2010· article· en· W1988521654 sur OpenAlexaff
Abhijit Duggal, Gordon D. Rubenfeld

Notice bibliographique

RevueCritical Care · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmacology and Obesity Treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineObesityMorbid obesityPeriManagement of obesityEmergency medicineIntensive care medicineGeneral surgeryInternal medicineWeight loss

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Th e fi edition of Morbid Obesity: Peri-operative Manage ment, published in 2005, was heralded as an important and timely comprehensive review of perioperative care of morbidly obese surgical patients.Adrian Alvarez has built on the success of the fi rst book and, with the help of three new editors, has presented a concise and well-written text about the complexities of dealing with morbidly obese surgical patients.In this second edition, the 25 chapters are arranged in fi ve general sections.Th e text is well illustrated and competently organized.Th e authors come from varied clinical backgrounds and include anesthesiologists, surgeons, and intensivists.Each chapter is well researched and appropriately referenced and deals with all aspects of care of bariatric surgical patients.Th e authors start with a discussion of specifi c challenges of the pathophysiology in the bariatric population and then move on to preparation and pre-operative management, intra-operative management, and postoperative care of bariatric surgery patients.Th e text has minimal repetition and fl ows very well from one section to the next.New features in this edition include chapters on the pathophysiology of pneumoperitoneum, postoperative rhabdomyolysis, informed consent, and bariatric surgery in adolescents.Th e chapters on positioning, monitoring, airway manage ment, drug dosing, ventilatory strategies, co morbidities, and post-operative care all include information that would be extremely relevant to the practice of both anesthetists and intensivists.Some chapters (for example, the ones dealing with informed consent, renal

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,004

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,363 · 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

Citations2
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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