32. Relearning in military surgery: The contributions of Princess Vera Gedroits
Notice bibliographique
Résumé
It is a well known truth that knowledge is often forgotten and has to be relearned. In medicine, this unfortunate trend is especially prevalent in the history of military surgery. The story of a Russian Princess, military surgeon, and poet, Dr. Vera Gedroits is one such forgotten story. Dr. Gedroits’ largely unrecognized contribution to military surgery was the adoption of laparotomy for penetrating abdominal wounds (PAWs). In the latter half of the 19th Century, the treatment of PAWs was controversial. However, the results of the Spanish-American (1898) and Boer (1899-1902) Wars and the outspoken opinions of prominent experts unified medical opinion; conservative treatment was clearly established as the treatment paradigm for PAWs at the birth of the 20th Century. Indeed, conservative treatment was officially adopted by the Russians at the outset of the Russo-Japanese War (1904-1905). During this war, the bold surgical practices of Dr. Gedroits would seriously challenge this standard of care. Dr. Gedroits performed operations in a converted railway car in a Red Cross hospital train. Despite these suboptimal conditions, she performed laparotomies on victims of PAWs with unprecedented success. These results, which were largely due to strict surgical indications and technical skill, effectively demonstrated the importance of laparotomy in the treatment of such wounds. As a result, the Russians adopted operative treatment as the new standard of care. Interestingly however, no other countries seemed to take any notice. Dr. Gedroits’ results were barely remarked upon and quickly forgotten. Indeed, contemporary Western observers of the Russian medical outfit, and historians since, have interpreted the surgical results of the war to support conservative management. It was not until WWI, ten years later, that surgeons relearned the utility of laparotomy. The story of Dr. Gedroits, both before and after her innovative treatment in the Russo-Japanese war, deserves remembering. Bennett J. Princess Vera Gedroits: military surgeon, poet, and author. British Medical Journal 1992; 305(6868):1532-1534. Harvard V, Hoff J. Reports of Military Observers Attached to the Armies in Manchuria during the Russo-Japanese War. London: HMSO, 1908. Wallace C. War surgery of the abdomen. Lancet 1917; 189(4885):561-5568.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».