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Enregistrement W2578371959 · doi:10.1097/sap.0000000000000959

Pediatric Hand Surgery in Global Health

2017· review· en· W2578371959 sur OpenAlexaff
Karen Y. Chung, Amanda Hanemaayer, Dan Poenaru

Notice bibliographique

RevueAnnals of Plastic Surgery · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone fractures and treatments
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMEDLINEOutreachGlobal healthFamily medicinePediatric surgerySystematic reviewMedical educationSurgeryPublic healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: There is emerging interest in hand surgery and global health. This was emphasized at the 2015 presidential address at the American Society for Surgery of Hand. Children are prioritized because of their increased risk for trauma and higher potential for better outcomes. This study aims to identify how hand surgical volunteer programs can benefit the pediatric hand surgical landscape in global health. There has been no literature review to date. METHODS: This institutional review board-approved review systematically searched PubMed, Embase, Medline, African Journal Online, and the Journal of Hand Surgery. A scoping review methodology was selected to allow mapping of a body of literature by topic, include a greater range of study designs, and provide a descriptive overview of the reviewed material. All studies published between 2000 to March 2016 relevant to pediatric hand surgery in global health were included. Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses was used to record the search results. RESULTS: Six hundred sixty-eight citations were reviewed, with 10 studies that satisfied the inclusion criteria. Hand trauma (70%), congenital anomalies (30%), tumors (20%), surgical technique (50%), and international outreach recommendation (30%) were common themes. Targeting prevention (50%), international outreach education (30%), and building on previous studies to validate findings study (10%) were identified as gaps.

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)0,003
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 enseignants0,820
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,242
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,212 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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