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Enregistrement W2059134897 · doi:10.1227/01.neu.0000316268.05338.5b

THE SURGICAL MANAGEMENT OF PEDIATRIC HYDROCEPHALUS

2008· review· en· W2059134897 sur OpenAlexaff
James M. Drake

Notice bibliographique

RevueNeurosurgery · 2008
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCerebrospinal fluid and hydrocephalus
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrocephalusMedicineMultidisciplinary approachMagnetic resonance imagingIntensive care medicineComputed tomographicMedical physicsComputed tomographySurgeryRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The surgical management of hydrocephalus has undergone incredible changes over the past generation of neurosurgeons, including dramatic improvements in imaging, especially computed tomographic scanning and magnetic resonance imaging, and remarkably innovative advances in cerebrospinal fluid valve technology, complex computer models, and endoscopic equipment and techniques. In terms of overall patient outcomes, however, one could conclude that things are a little better, but "not much." This frustrating yet fascinating dichotomy between technological advancements and clinical outcomes makes hydrocephalus, first described by the ancients, as one of the most understated and complex disorders that neurosurgeons treat. The challenge to the next generation of neurosurgeons is to solve this vexing problem through better understanding of the basic science, improved computer models, additional technological advances, and, most importantly, a broad-based, concerted multidisciplinary attack on this disorder. This review focuses on the evolution of surgery for hydrocephalus over the last 30 years, the current state of the art of hydrocephalus treatment, and what appear to be the most promising future directions.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations72
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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