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Enregistrement W2068357351 · doi:10.1002/phar.1374

Seizure Prophylaxis in Neurocritical Care: A Review of Evidence‐Based Support

2013· review· en· W2068357351 sur OpenAlexaff
A. Shaun Rowe, Haley Goodwin, Gretchen M. Brophy, Jennifer Bushwitz, Amber Castle, David Deen, Dachelle Johnson, Christine Lesch, Norah E. Liang, Emily Potter, Christina Roels, Karen Samaan, Denise H. Rhoney

Notice bibliographique

RevuePharmacotherapy The Journal of Human Pharmacology and Drug Therapy · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury and Neurovascular Disturbances
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurointensive careMedicineSubarachnoid hemorrhageIntracerebral hemorrhageTraumatic brain injuryCraniotomyIntensive care medicineNeurosurgeryStroke (engine)NeurologySubdural hemorrhageAnesthesiaSurgeryHematoma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Seizures are a well-described complication of acute brain injury and neurosurgery. Antiepileptic drugs (AEDs) are frequently utilized for seizure prophylaxis in neurocritical care patients. In this review, the Neurocritical Care Society Pharmacy Section describes the evidence associated with the use of AEDs for seizure prophylaxis in patients with intracerebral tumors, traumatic brain injury, aneurysmal subarachnoid hemorrhage, craniotomy, ischemic stroke, and intracerebral hemorrhage. Clear evidence indicates that the short-term use of AEDs for seizure prophylaxis in patients with traumatic brain injury and aneurysmal subarachnoid hemorrhage may be beneficial; however, evidence to support the use of AEDs in other disease states is less clear.

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)0,002
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,896
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,166
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations51
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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