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Enregistrement W2295242332 · doi:10.1017/cbo9781139628808.016

Paediatric cases

2014· book-chapter· en· W2295242332 sur OpenAlexaff
Simon D. Whyte, Sonia A. Butterworth

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2014
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac, Anesthesia and Surgical Outcomes
Établissements canadiensBC Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBroad spectrumIntensive care medicineGeneral surgeryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Peri-operative care of paediatric patients presents unique challenges and opportunities for surgeons and anaesthetists to work synergistically. No subpopulation of patients is more heterogeneous with respect to physiology or spectrum of pathology. Pre-operative Having decided that the child before them requires an operation, surgeons must consider a number of areas peculiar to paediatric patients. Need for general anaesthesia Many procedures that would be done in adults under local anaesthesia, or with conscious sedation, cannot be achieved without general anaesthesia in children. Examples include MR imaging studies, GI endoscopies and most minor body surface surgery. Assessment and optimisation Most elective procedures in children are performed on a day case basis. Prudent selection and referral of patients who require pre-operative anaesthetic assessment for optimisation is critical, to avoid both unnecessary additional hospital visits and day of surgery cancellations. Planned pre-operative admission This is an indication for a detailed pre-operative anaesthesia assessment. The admission is likely a function of some combination of the magnitude of surgery, existing co-morbidity and the need for advanced post-op pain management modalities. Adequate time needs to be provided for optimisation of co-morbidities, and for the risks and benefits of anaesthesia and post-op pain management strategies to be presented and digested by the patient and family.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,132

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0390,013

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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