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Enregistrement W2042198293 · doi:10.1097/brs.0b013e3181fd591f

Complications in Spinal Deformity Surgery

2010· review· en· W2042198293 sur OpenAlexaff
Allen Carl, Erin L. Kaufman, James P. Lawrence

Notice bibliographique

RevueSpine · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueScoliosis diagnosis and treatment
Établissements canadiensDiscovery Air (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePerioperativeChecklistTeamworkSurgerySpinal surgeryIntensive care medicineMEDLINEGeneral surgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Brief Study Design. Literature review of complications unrelated directly to surgical skills involved in spinal deformity surgery. Objective. Highlight complications associated with perioperative issues. Summary of Background Data. Complications can arise from mundane events that arise during the operative experience, but are not directly related to surgical skills. Methods. Literature reviews that touches on the more common potential complication events that do not involve direct surgical expertise. Results. The topics of positioning, nutrition, blood loss, comorbidities, OR time, and pulmonary and GI concerns are discussed as basics that could derail a surgical outcome even with an otherwise uneventful surgical technique. The need for vigilance is stressed and the nuances of understanding these are discussed. Conclusion. Mundane events can derail a perfectly executed surgical undertaking. Attention to detail, team work, close monitoring, and checklist type focus will help to improve, focus, and avoid these preventable complications that have nothing to do with direct surgical skills. Literature review of the more common pericomplications unrelated directly to surgical expertise. These include the topics of positioning, blood loss, comorbidities, nutrition, OR time, and pulmonary and GI concerns. This discussion highlights a need for attention to detail, teamwork, close monitoring, and focus regarding these topics.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations18
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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