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Enregistrement W2034124738 · doi:10.1097/mcc.0000000000000033

Whatʼs new in operative trauma surgery in the last 10 years

2013· review· en· W2034124738 sur OpenAlexaff
Andrew Beckett, Homer Tien

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Critical Care · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePelvic and Acetabular Injuries
Établissements canadiensCanadian Armed Forces
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBattlefieldTrauma centerPenetrating traumaContext (archaeology)General surgeryAmputationEmergency surgeryTrauma surgerySurgeryBluntRetrospective cohort studyOrthopedic surgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: This article reviews the latest operative trauma surgery techniques and strategies, which have been published in the last 10 years. Many of the articles we reviewed come directly from combat surgery experience and may be also applied to the severely injured civilian trauma patient and in the context of terrorist attacks on civilian populations. RECENT FINDINGS: We reviewed the most important innovations in operative trauma surgery; the use of ultrasound and computed tomography in the preoperative evaluation of the penetrating trauma patient, the use of temporary vascular shunts, the current management of military wounds, the use of preperitoneal packing in pelvic fractures and the management of the multiple traumatic amputation patient. SUMMARY: The last 10 years of conflict has produced a wealth of experience and novel techniques in operative trauma surgery. The articles we review here are essential for the contemporary care of the severely injured trauma patient, whether they are card for in a level 1 trauma center or in a field hospital at the edge of a battlefield.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,962
Score d'incertitude au seuil0,958

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,303
Tête enseignante GPT0,505
Écart entre enseignants0,201 · 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.

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

Citations4
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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