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Enregistrement W1999077383 · doi:10.1213/ane.0b013e3181ddddd6

Lumbar Cerebrospinal Fluid Drainage for Thoracoabdominal Aortic Surgery

2010· review· en· W1999077383 sur OpenAlexaff
C. Fedorow, Michael C. Moon, W. Alan C. Mutch, Hilary P. Grocott

Notice bibliographique

RevueAnesthesia & Analgesia · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAortic Disease and Treatment Approaches
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineParaplegiaLumbarCerebrospinal fluidSurgeryAortic surgeryDrainageAnesthesiaSpinal cordHematomaSpinal cord injuryAortaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Paraplegia remains one of the most devastating complications of thoracoabdominal aortic surgery and is associated with a significant increase in both morbidity and mortality. Modern aortic repair techniques use many modalities aimed at reducing the risk of spinal cord ischemia inherent with surgical management. One of these modalities that acts via optimizing spinal cord blood flow is lumbar cerebrospinal fluid (CSF) drainage. Either alone or in combination with other interventions, CSF drainage remains one of the most frequently used spinal cord protection techniques. Despite no definitive proof of efficacy for reducing spinal cord injury, there are compelling data supporting its use. However, the potential benefit of CSF drainage must be balanced against the risks associated with its use, including nerve injury during insertion, compressive neuraxial hematoma formation, intracranial hemorrhage due to excessive drainage, and infection. The optimal benefit to risk ratio can be achieved by understanding the rationale for its use and following practical management guidelines.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,971
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,283 · 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'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

Citations147
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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