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Enregistrement W2059521532 · doi:10.1097/cnq.0000000000000056

Osteomyelitis

2015· review· en· W2059521532 sur OpenAlexaff
Angela Macci Bires, B Kerr, Lynn George

Notice bibliographique

RevueCritical Care Nursing Quarterly · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopedic Infections and Treatments
Établissements canadiensKerr Wood Leidal Associates (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOsteomyelitisMagnetic resonance imagingPositron emission tomographyModalitiesRadiologyBone scintigraphyScintigraphyDiseaseIntensive care medicineMedical physicsSurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diagnosis, early intervention, and treatment of patients who have an infection are the basic foundations of patient care. Early, appropriate interventions are associated with decreased patient morbidity and mortality. Diagnostic procedures with clinical information and laboratory results are integral in the assessment of inflammatory diseases and the prevention of sepsis. Some of the imaging modalities currently used for the assessment of inflammation include computed tomography, plain radiography, positron emission tomography, technetium Tc 99m bone scintigraphy, magnetic resonance imaging, and leukocyte scintigraphy. In the case of patients who exhibit signs of osteomyelitis, it is necessary to understand that acute and chronic conditions are not based on the duration of the disease but on the histopathologic features of the disease. Although several imaging modalities are considered appropriate, there is not one singular procedure that is considered ideal. Rather, it is a combination of procedures and various other clinical factors. This article addresses some of the advantages and disadvantages of the modalities, with a focus on molecular imaging and the assessment of osteomyelitis.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,373 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations15
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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