Development of a perioperative medicine research agenda: a cross sectional survey
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Post-operative complications are a significant source of morbidity and mortality for patients undergoing surgery. However, there is little research in the emerging field of perioperative medicine beyond cardiac risk stratification. We sought to determine the research priorities for perioperative medicine using a cross sectional survey of Canadian and American general internists. METHODS: Surveys were electronically sent to 312 general internists from the Canadian Society of Internal Medicine and 130 internists from the perioperative medicine research interest group within the US based Society of General Internal Medicine. The questionnaire contained thirty research questions and respondents were asked to rate the priority of these questions for future study. RESULTS: The research topics with the highest ratings included: the need for tight control of diabetes mellitus postoperatively and the value of starting aspirin on patients at increased risk for postoperative cardiac events. Research questions evaluating the efficacy and safety of perioperative interventions had higher ratings than questions relating to the prediction of postoperative risk. Questions relating to the yield of preoperative diagnostic tests had the lowest ratings (p < 0.001 for differences across these categories). CONCLUSION: The results of this survey suggest that practicing general internists believe that interventions studies are a priority within perioperative medicine. These findings should help prioritize research in this emerging field.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle