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Enregistrement W2066744791 · doi:10.1097/00006416-200203000-00008

Managing Neural Tissue Injury in Combined Vertebral Column-Spinal Cord Injury

2002· article· en· W2066744791 sur OpenAlexaff
Milena Segatore

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Nursing · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroprotectionSpinal cord injuryMedicineRehabilitationSpinal cordStandard of careMethylprednisoloneNursing carePhysical medicine and rehabilitationIntensive care medicinePhysical therapyAnesthesiaSurgeryNursingPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Orthopaedic, neurosurgical, and trauma nurses all care for patients who have sustained a spinal cord injury (SCI) and are challenged to address care issues related to spinal stability as well as neurologic function. Advances in the understanding of the pathobiology of SCI have given rise to a three-tiered, time-sensitive approach to intervention designed to optimize functional recovery. Immediately after injury, pharmacologic strategies dominate. They are generally intended to limit progression of the initial injury, preserve existing neurologic function, and create the nidus for future regeneration. This article reviews the current standard of care with respect to hyperacute neuroprotection after blunt SCI in adults. After a synopsis of selected concepts in the pathophysiology of injury and pharmacology, clinical trial results will be presented, followed by a discussion of the nursing implications associated with the use of high-dose methylprednisolone neuroprotective therapy.

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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,910
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,328 · 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
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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