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Enregistrement W2068228021 · doi:10.1080/02699050701202027

Management of heterotopic ossification and venous thromboembolism following acquired brain injury

2007· review· en· W2068228021 sur OpenAlexafffund
Nora Cullen, Mark Bayley, Nestor A. Bayona, Maureen Hilditch, Jo-Anne Aubut

Notice bibliographique

RevueBrain Injury · 2007
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeterotopic Ossification and Related Conditions
Établissements canadiensSt Joseph's Health CareLawson Health Research InstituteUniversity of TorontoToronto Rehabilitation Institute
Organismes subventionnairesOntario Neurotrauma Foundation
Mots-clésHeterotopic ossificationMedicineVenous thromboembolismOssificationSurgeryThrombosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate the effectiveness of interventional strategies for the common complications of heterotopic ossification (HO) and venous thromboembolism (VTE) following acquired brain injury (ABI). METHODS AND MAIN OUTCOMES: A systematic review of the literature from 1980-2005 was conducted focusing on interventions for HO and VTE in the ABI population. Nineteen studies examining a variety of treatment approaches were evaluated. RESULTS: The majority of interventions are supported by limited evidence, defined as an absence of randomized controlled trials (RCTs). All of the treatment approaches for HO are supported with limited evidence. For VTE, there is moderate evidence, defined as at least one positive RCT, indicating that low-molecular-weight heparin is more effective than low-dose unfractionated heparin in preventing VTE, low-molecular-weight heparin is as effective and safe as unfractionated heparin for the prevention of pulmonary thromboembolism, low-molecular-weight heparin combined with compression stockings is more effective than compression stockings alone for the prevention of VTE and intermittent pneumatic compression devices are as effective as low-molecular-weight heparin for the prevention of VTE. CONCLUSIONS: There are a variety of intervention and prophylactic strategies that have been postulated to treat and reduce the incidence of these complications, with the goal of improving rehabilitation outcomes. It is therefore important to investigate the efficacy of these treatment strategies to provide guidance for clinical practice based on the best available evidence.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,330 · 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'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

Citations19
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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