What to Do When Your Brain Turns Blue? Considerations During Aortic Arch Surgery
Notice bibliographique
Résumé
Expert Contributors Jenny Kwak, MD, is an assistant professor of anesthesiology at Loyola University Medical Center. Her interests include cardiothoracic anesthesia and resident echocardiography education. Hilary Grocott, MD, FRPC, FASE, is a professor of anesthesia and surgery at the University of Manitoba. He is also the Cardiac Anesthesia Fellowship Director at St. Boniface Hospital in Winnipeg, Manitoba. Cdr Darian Rice, MD, PhD, is the chief of cardiothoracic anesthesiology and residency program director at the Naval Medical Center, Portsmouth, Virginia. His interests include cardiothoracic and trauma anesthesiology, echocardiography, and resident education. Department of Defense disclaimer: The opinions or assertions contained herein are the private views of the author and are not to be construed as official or as reflecting the views of the Department of the Navy or the Department of Defense. David Fitzgerald, CCP, is the chief of cardiovascular perfusion at INOVA Heart and Vascular Institute and INOVA Fairfax Hospital for Children. Jeffrey Schwartz, MD, is an associate professor of thoracic and cardiovascular surgery at Loyola University Medical Center with an interest in complex aortic surgery. He is also the surgical director for the lung transplantation program and the residency program director for the cardiovascular surgery program.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».