Severe Head Injury: Clinicians’ Awareness of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: 1. To determine the awareness of the literature concerning therapeutic manoeuvres in severe closed head injury (CHI) among Canadian critical care clinicians and neurosurgeons, 2. To identify factors that affect utilization of these manoeuvres, and 3. To compare reported appropriateness and frequency of use with #1 and #2. METHODS: The study design was a systematic scenario-based survey of all neurosurgeons and critical care physicians treating patients with severe CHI in Canada. RESULTS: Fifty-nine of 99 neurosurgeons and 82 of 148 critical care physicians responded (57%). The majority of respondents were not able to identify the highest level of published evidence for most manoeuvres, except for the avoidance of corticosteroids (51%). The factor identified by most respondents as being most important in motivating use of any given manoeuvres was the level of published evidence (25%). Although reported appropriateness and frequency of use of most manoeuvres correlated well with each other, they did not correlate with awareness of evidence. In the case of corticosteroids, there was a strong correlation between non-use of steroids and awareness of evidence (R = -0.30, p = 0.0003). CONCLUSIONS: Respondents to this survey of Canadian physicians treating patients with severe head injury reported published evidence as being the most significant factor affecting use of a therapy. However, most respondents did not correctly identify the highest published level of evidence for most therapies. This study has identified difficulty with research translation that may have clinical implications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».