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Enregistrement W2096813601 · doi:10.1136/bmj.b2283

Management of the effects of exposure to tear gas

2009· review· en· W2096813601 sur OpenAlexaboutno aff
Pierre‐Nicolas Carron, Bertrand Yersin

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRestraint-Related Deaths
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCINAHLSummitPsycINFOCochrane LibraryMEDLINEMedical emergencyPsychological interventionSurgeryPolitical sciencePsychiatryRandomized controlled trialLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

#### Summary points Despite the frequent use of riot control agents by European law enforcement agencies, limited information exists on this subject in the medical literature. The effects of these agents are typically limited to minor and transient cutaneous inflammation, but serious complications and even deaths have been reported. During the 1999 World Trade Organisation meeting and at the 2001 Summit of the Americas in Quebec, exposure to tear gas was the most common reason for medical consultations.1 2 Primary and emergency care physicians play a role in the first line management of patients as well as in the identification of those at risk of complications from exposure to riot control agents. In 1997 the National Poisons Information Service in England received 597 inquiries from doctors seeking advice about problems related to crowd control.3 Our article reviews the different riot control agents, including the most common tear gases and pepper sprays, and provides an up to date overview of related medical sequelae. We searched the following resources for relevant information on the medical toxicity and management of acute exposure to tear gas and pepper spray: Medline, PreMedline, Embase, CINAHL, SCIRUS, the Cochrane Library, ISI Web of Knowledge, Toxnet, Google Scholar, and personal archives. We used the subject headings “riot control agents”, “pepper spray”, “lacrimator”, “tear gas”, “irritants”, “incapacitating agents”, as well as the toxicological terms “chlorobenzylidene-malononitrile”, “chloroacetophenone”, “dibenzoxazepine”, “chlorodiphenylarsine” …

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,327 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations30
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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