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Enregistrement W2409966118 · doi:10.2106/jbjs.o.00722

Devastating Impact of Fracture Nonunions: The Need for Timely Identification and Intervention for High-Risk Patients

2015· article· en· W2409966118 sur OpenAlexaff
Raman Mundi, Mohit Bhandari

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Joint Surgery · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone fractures and treatments
Établissements canadiensHamilton Health SciencesHamilton General HospitalMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntervention (counseling)Identification (biology)MedicineFracture (geology)Intensive care medicineEngineeringNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Journal publishes corrections when they are of significance to patient care, scientific data or record-keeping, or authorship, whether that error was made by an author, editor, or staff. Errata also appear in the online version and are attached to files downloaded from jbjs.org. In the article entitled “Factors Affecting Length of Stay, Readmission, and Revision After Shoulder Arthroplasty: A Population-Based Study” (2015 Aug 5;97[15]:), two footnotes in Table II on page 1261 were incorrectly transposed and one table entry on page 1260 had the incorrect footnote symbol. Specifically, “†Cutpoints defining the five categories for facility volume and surgeon volume are the 10th, 50th, 75th, and 90th percentiles of the counts of procedures in the year prior to the index arthroplasty. This approach was chosen as a practical strategy for a categorical parameterization of likely nonlinear relationships of these factors with the three outcomes. ‡The indicators for the diagnoses and the specific comorbidities do not define mutually exclusive categories as patients can have multiple diagnoses and comorbidities. All of the other categorical factors in this table (sex, age, race, insurance type, Charlson Comorbidity Index, facility and surgeon case volumes) are coded with mutually exclusive levels.” should have read “†The indicators for the diagnoses and the specific comorbidities do not define mutually exclusive categories as patients can have multiple diagnoses and comorbidities. All of the other categorical factors in this table (sex, age, race, insurance type, Charlson Comorbidity Index, facility and surgeon case volumes) are coded with mutually exclusive levels. ‡Cutpoints defining the five categories for facility volume and surgeon volume are the 10th, 50th, 75th, and 90th percentiles of the counts of procedures in the year prior to the index arthroplasty. This approach was chosen as a practical strategy for a categorical parameterization of likely nonlinear relationships of these factors with the three outcomes.” and “Specific comorbidities‡” should have read as “Specific comorbidities†”.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil0,184

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,271 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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