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Enregistrement W2330730557 · doi:10.1097/btf.0000000000000088

The Treatment of Mueller-Weiss Disease: A Systematic Approach

2015· article· en· W2330730557 sur OpenAlexaff
D. Joshua Mayich

Notice bibliographique

RevueTechniques in Foot & Ankle Surgery · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFoot and Ankle Surgery
Établissements canadiensHorizon Health NetworkSaint John Regional HospitalDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineModality (human–computer interaction)Treatment modalityPhysical medicine and rehabilitationSurgeryIntensive care medicineComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mueller-Weiss disease (MWD), which involves dorsolateral fragmentation and collapse of the navicular, leads to functional misalignment and painful deformities. The successful treatment of MWD hinges on a detailed and through assessment of the patient to establish the modality of treatment that best suits the patient. In cases where operative management is indicated, proceeding to recreate a relatively pain-manageable (or where possible pain free), well-aligned, plantegrade foot is the goal. This can be performed technically by (1) determining as to which joints are involved/arthritic, and ensuring to address them; (2) establishing the amount of bone loss present, and planning to reconstitute this with graft material; (3) preparing the graft bed adequately and diligently to optimize the healing environment for the graft material; (4) providing a biomechanically sound treatment strategy that provides stability while the graft material heals; (5) and using orthopaedic principles while also remaining flexible. This is important because there is considerable variability in the anatomy and characteristics of MWD. Because of this, no single strategy is likely the “correct” method. Although the supporting literature remains sparse, when these principles are followed and postoperative complications can be avoided, significant improvements in function have been demonstrated and can be anticipated. Level of Evidence: Diagnostic Level 5. See Instructions for Authors for a complete description of levels of evidence.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0070,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations32
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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