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Enregistrement W2010151324 · doi:10.1097/prs.0b013e3182268e1b

Cleft Lip, Cleft Palate, and Velopharyngeal Insufficiency

2011· review· en· W2010151324 sur OpenAlexaff
David M. Fisher, Brian C. Sommerlad

Notice bibliographique

RevuePlastic & Reconstructive Surgery · 2011
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCleft Lip and Palate Research
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVelopharyngeal insufficiencyMedicineDeformityDentistryOrthodonticsCongenital diseaseSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Brief Learning Objectives: After reading this article, the participant should be able to: 1. Recognize the clinical features associated with unilateral cleft lip, bilateral cleft lip, the cleft lip nasal deformity, cleft palate, and velopharyngeal insufficiency. 2. Describe the most frequently used techniques for repair of cleft lip and palate. 3. Diagnose and treat velopharyngeal insufficiency. Summary: This article provides an introduction to the anatomical and clinical features of the primary deformities associated with unilateral cleft lip–cleft palate, bilateral cleft lip–cleft palate, and cleft palate. The diagnosis and management of secondary velopharyngeal insufficiency are discussed. The accompanying videos demonstrate the features of the cleft lip nasal deformities and reliable surgical techniques for unilateral cleft lip repair, bilateral cleft lip repair, and radical intravelar veloplasty. RELATED VIDEO CONTENT IS AVAILABLE ONLINE.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,010

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations222
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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