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Enregistrement W2430134088 · doi:10.1017/cjn.2016.180

P.076 Epidemiology of traumatic spinal cord injury patients in New Brunswick

2016· article· en· W2430134088 sur OpenAlexaffvenueabout
YZ Chishti, Derek Gaudet, Colleen O’Connell, Najmedden Attabib

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensUniversity of Fredericton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFunctional Independence MeasureSpinal cord injuryPhysical therapyEpidemiologyRehabilitationPsychological interventionPopulationTrauma centerSpinal cordSurgeryInternal medicineRetrospective cohort studyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Characteristics of traumatic spinal cord injury (tSCI) patients admitted to the Saint John Regional Hospital and the Stan Cassidy Center for Rehabilitation from 2011 to 2014 were examined. Methods: Demographic, neurological and functional outcome data for 18 patients, who had consented to participate in a database for tSCI in Canada, was obtained. Results: The majority of patients were male (88.9%), with a mean age of 41. 33 (SD=17.17). The most common causes of tSCI were motor vehicle accidents (41.2%) and falls (29.4%). Cervical spine injuries (70.6%) and an ASIA impairment scale classification of D (38.9%) predominated. The median latency from injury to surgery was 22.67 hours. Functional independence Measure scores (M=64.17, SD=25.84) indicated that motor/functional independence was impaired (M=32.44, SD=19.15) relative to cognitive independence (M=31.83, SD=4.07). Conclusions: The results suggest that characteristics of tSCI patients in New Brunswick are similar to the Canadian tSCI patient population. Emergency care appears to be delivered in a timely fashion. Both centers participate in research registries focused on collecting data related to tSCI, surgical interventions, and patient outcomes. Registries are valuable research tools that allow for an alternative way to examine the quality of care their patients receive.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,132

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 GPT0,323
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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