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Enregistrement W2488893402 · doi:10.1097/bot.0000000000000403

Making Safe Surgery Affordable

2015· review· en· W2488893402 sur OpenAlexaff
Lawrence L. Buchan, Marianne S. Black, Michael A. Cancilla, Elise Huisman, Jeremy J. R. Kooyman, Scott C. Nelson, Nathan N. O’Hara, Peter J. O’Brien, Piotr A. Blachut

Notice bibliographique

RevueJournal of Orthopaedic Trauma · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Health and Surgery
Établissements canadiensArbutus Biopharma (Canada)University of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrillMedicineDrillingMechanical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many surgeons in low-resource settings do not have access to safe, affordable, or reliable surgical drilling tools. Surgeons often resort to nonsterile hardware drills because they are affordable, robust, and efficient, but they are impossible to sterilize using steam. A promising alternative is to use a Drill Cover system (a sterilizable fabric bag plus surgical chuck adapter) so that a nonsterile hardware drill can be used safely for surgical bone drilling. Our objective was to design a safe, effective, affordable Drill Cover system for scale in low-resource settings. We designed our device based on feedback from users at Mulago Hospital (Kampala, Uganda) and focused on 3 main aspects. First, the design included a sealed barrier between the surgical field and hardware drill that withstands pressurized fluid. Second, the selected hardware drill had a maximum speed of 1050 rpm to match common surgical drills and reduce risk of necrosis. Third, the fabric cover was optimized for ease of assembly while maintaining a sterile technique. Furthermore, with the Drill Cover approach, multiple Drill Covers can be provided with a single battery-powered drill in a "kit," so that the drill can be used in back-to-back surgeries without requiring immediate sterilization. The Drill Cover design presented here provides a proof-of-concept for a product that can be commercialized, produced at scale, and used in low-resource settings globally to improve access to safe surgery.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,867
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,186
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations10
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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