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Enregistrement W2074251985 · doi:10.1097/brs.0b013e3181f330ae

Classification and Surgical Decision Making in Acute Subaxial Cervical Spine Trauma

2010· review· en· W2074251985 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSpine · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Fractures and Fixation Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCervical spineCervical spine injuryCervical vertebraeSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Brief Study Design. Retrospective case series, literature review. Objective. To describe and apply an optimal classification system for the management of subaxial cervical trauma. Summary of Background Data. Traumatic injury to the subaxial cervical trauma is common yet diagnosis and treatment choices remain controversial. The lack of a widely accepted classification system contributes to the variation in care. Methods. Two clinically relevant questions pertaining to the subaxial spine were developed by consensus from a panel of fellowship-trained spine trauma surgeons. A literature review identified published treatment algorithms for subaxial cervical trauma. Consecutive cases presenting to 2 tertiary trauma centers representing a spectrum of commonly observed, clinically relevant injury patterns were analyzed and the subaxial cervical injury classification system (SLIC) applied. Three representative clinical scenarios of subaxial trauma are presented to demonstrate utilization of the treatment algorithm. Results. Literature review identified only 1 classification and treatment algorithm that met all inclusion criteria. Sixty-five consecutive subaxial cervical trauma cases were identified from which 10 representative injury patterns were selected and described according to the SLIC classification system. This was applied to clinical scenarios and treatment algorithms derived. Conclusion. The SLIC system can be used to reliably and effectively classify subaxial cervical trauma. The treatment algorithm described by Dvorak et al, Spine 2007;32:2620–9, can be used to guide surgical decision-making including surgical approach and the sequence of procedures based on injury type. An optimal classification system for subaxial cervical trauma remains controversial. The advantages of the subaxial cervical injury classification system are reviewed, and the system has been applied to a consecutive series of trauma patients. Additionally, an algorithm for surgical decision-making in subaxial cervical trauma is applied to 3 clinical scenarios to determine optimal treatment of differing injury patterns.

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.

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 enseignants0,997
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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,362 · 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