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Enregistrement W2418994174 · doi:10.1177/000313480907500712

Temporary Intravascular Shunts: When Are We Really Using Them According to the NTDB?

2009· article· en· W2418994174 sur OpenAlexaff
Chad G. Ball, Andrew W. Kirkpatrick, Ravi R. Rajani, Amy D. Wyrzykowski, Christopher J. Dente, Gary Vercruysse, Paul B. McBeth, Jeffrey M. Nicholas, Jeffrey P. Salomone, Grace S. Rozycki, David V. Feliciano

Notice bibliographique

RevueThe American Surgeon · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemodynamic Monitoring and Therapy
Établissements canadiensFoothills Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCardiologyComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Temporary intravascular shunts (TIVS) are synthetic intraluminal conduits that maintain arterial and/or venous blood flow. This technique can be used for: 1) replantation; 2) open extremity fractures with extensive soft tissue and arterial injuries; or 3) damage control (extremity/truncal). The literature defining TIVS is composed exclusively of small case series (primarily penetrating injuries). Our goal was to identify the injured population who actually undergoes TIVS using the National Trauma Data Bank (2001 to 2005). TIVS were placed in 395 patients (mean Injury Severity Score = 26; initial hemodynamic instability = 24%; mean based deficit = -7.2; mortality = 14%). Blunt mechanisms caused 64 per cent (251 of 395) of cases. Penetrating injuries were primarily gunshot wounds (97%). Concurrent severe extremity fractures and/or soft tissue defects were present in 185 (74%) blunt-injured patients. Only six of 111 centers performing TIVS used this technique five or more times. Only three centers used TIVS more than 10 times. The volume of TIVS use was similar across the study period (P > 0.05). TIVS is primarily used in blunt motor vehicle collision trauma with concurrent severe extremity fractures and soft tissue injuries. This provides distal perfusion while surgeons assess/fixate the limb. TIVS are placed relatively uncommonly by a large number of trauma centers with a few hospitals using them much more frequently for penetrating injuries.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0070,015
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0050,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,005

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,260 · 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'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

Citations40
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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