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Enregistrement W2113143723 · doi:10.1177/1531003513506266

Variability in the Management of Superficial Venous Thrombophlebitis Among Phlebologists and Vascular Surgeons

2013· article· en· W2113143723 sur OpenAlexaboutno aff
Anahita Dua, Bhavin Patel, Jennifer A. Heller, SreyRam Kuy, Joseph J. DuBose, Jeffrey S. Tomasek, E. M. Larssen, Sapan S. Desai

Notice bibliographique

RevuePerspectives in Vascular Surgery · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiagnosis and Treatment of Venous Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineThrombophlebitisSuperficial thrombophlebitisDescriptive statisticsVascular surgerySurgeryThrombosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: This study aimed to compare management patterns of patients with superficial venous thrombophlebitis (SVT) among phlebologists and vascular surgeons. METHODS: A survey was provided to practitioners who attended the American Venous Forum meeting in 2011. Statistical analysis included descriptive statistics, unpaired t tests, and Friedman's test for correlation. RESULTS: There were 354 US or Canadian health care providers of whom 169 were phlebologists and 185 were vascular surgeons. There was a significant different in anticoagulation administration and duration (P = .034, P = .032, respectively). Friedman's test for correlation between multiple surgical treatments showed no correlation between surgical treatments tested with all treatments having an equal distribution in our data. Follow-up differed between groups with vascular surgeons following up with imaging more than phlebologists (P = .03). CONCLUSION: Our data indicate that there is no consensus between or among phlebologists or vascular surgeons as to the surgical management of superficial venous thrombophlebitis, duration of follow-up, and anticoagulation parameters.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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