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Enregistrement W2005890860 · doi:10.1590/s0100-69912013000500013

Uso de corticoide na profilaxia para síndrome de embolia gordurosa em pacientes com fratura de osso longo

2013· review· pt· W2005890860 sur OpenAlexaff
Douglas Fini Silva, César Vanderlei Carmona, Thiago Rodrigues Araújo Calderan, Gustavo Pereira Fraga, Bartolomeu Nascimento, Sandro Rizoli

Notice bibliographique

RevueRevista do Colégio Brasileiro de Cirurgiões · 2013
Typereview
Languept
DomaineMedicine
ThématiqueBone fractures and treatments
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineJournal clubFat embolismIntensive care unitFat embolism syndromeIntensive care medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The "Evidence-based Telemedicine - Trauma & Acute Care Surgery" (EBT-TACS) Journal Club conducted a critical review of the literature and selected three recent studies on the use of corticosteroids for the prophylaxis of fat embolism syndrome. The review focused on the potential role of corticosteroids administration to patients admitted to the intensive care unit (ICU) at risk of developing post-traumatic fat embolism. The first study was prospective and aimed at identifying reliable predictors, which occurred early and were associated with the onset of fat embolism syndrome in trauma patients. The second manuscript was a literature review of the role of corticosteroids as a prophylactic measure for fat embolism syndrome (FES). The last manuscript was a meta-analysis on the potential for corticosteroids to prophylactically reduce the risk of fat embolism syndrome in patients with long bone fractures. The main conclusions and recommendations reached were that traumatized patients should be monitored with non-invasive pulse oximetry and lactate levels since these factors may predict the development of FES, and that there is not enough evidence to recommend the use of steroids for the prophylaxis of this syndrome.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,595
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,003
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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