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Enregistrement W2130309995 · doi:10.1177/108925320400800107

Intraoperative Echocardiography: Support for Decision Making in Cardiac Surgery

2004· article· en· W2130309995 sur OpenAlexaff
Iván Iglesias, Daniel Bainbridge, John Murkin

Notice bibliographique

RevueSeminars in Cardiothoracic and Vascular Anesthesia · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac, Anesthesia and Surgical Outcomes
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiac surgeryClinical decision makingCardiologyGeneral surgeryIntensive care medicineInternal medicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intraoperative echocardiography (including transesophageal echocardiography, epiaortic ultrasound and epicardial echocardiography) is commonly performed in North American hospitals during cardiac anesthesia. Several authors have reported on the positive impact of intraoperative echocardiography on patients' outcomes. Transesophageal echocardiography is useful in identifying anatomic and functional abnormalities either before or after cardiopulmonary bypass and helps to make decisions in the care of high-risk and unstable patients. In minimally invasive and robotically assisted surgery, transesophageal echocardiography is essential in order to guide cannulation of venous and arterial vessels for cardiopulmonary bypass and in providing immediate assessment of the quality of the performed repair. Intraoperative echocardiography can also detect complications associated with the performed procedure and can be an excellent hemodynamic monitor in unstable patients. In this paper different scenarios where intraoperative echocardiography is useful are reviewed, some clinical cases are shown to illustrate, and a review of related literature is reported.

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)0,003
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,285 · 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
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

Citations10
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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