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Enregistrement W2418334697 · doi:10.1097/bot.0000000000000470

Assessment of Fracture Repair

2015· review· en· W2418334697 sur OpenAlexaff
Gillian E. Cook, Brent D. Bates, Paul Tornetta, Michael D. McKee, Saam Morshed, Gerard P. Slobogean, Emil H. Schemitsch

Notice bibliographique

RevueJournal of Orthopaedic Trauma · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip and Femur Fractures
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFracture (geology)Geotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Assessment of fracture union is a critical concept in clinical orthopaedics; however, there is no established "gold standard" for fracture healing. This review provides an overview of the problems related to the assessment of fracture healing, examines currently available tools to determine union, discusses the role of functional outcomes in the assessment of fracture healing, and finally evaluates healing outcome measures as they pertain to fracture trials. Because there is no universally accepted method to determine fracture healing, orthopaedic surgeons must rely on a range of tools that can include: radiographic assessment, mechanical assessment, serologic markers, and clinical evaluation (including functional outcomes). When used in conjunction, these tools can help to improve the sensitivity and specificity of determining fracture union. This is furthermore relevant when conducting fracture healing trials, for which there is little consensus between surgeons or the Food and Drug Administration as to optimal study endpoints. Such studies should therefore include a composite outcome measure consisting of radiographic and functional assessments to increase the quality and consistency of fracture healing trials.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,946
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,344 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations33
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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