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Enregistrement W2752964207 · doi:10.1136/bmjopen-2017-016694

Predictors of discharge destination from acute care in patients with traumatic brain injury

2017· review· en· W2752964207 sur OpenAlexafffund
Sareh Zarshenas, Laetitia Tam, Angela Colantonio, Mohammad Alavinia, Nora Cullen

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchToronto Rehabilitation InstitutePublic Health Agency of Canada
Mots-clésMedicineCINAHLPsycINFOMEDLINEObservational studyAcute careSystematic reviewHealth careIntensive care medicineEmergency medicineFamily medicinePsychological interventionNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Many studies have assessed the predictors of morbidity/mortality of patients with traumatic brain injury (TBI) in acute care. However, with the increasing rate of survival after TBI, more attention has been given to discharge destinations from acute care as an important measure of clinical priorities. This study describes the design of a systematic review compiling and synthesising studies on the prognostic factors of discharge settings from acute care in patients with TBI. METHODS AND ANALYSIS: This systematic review will be conducted on peer-reviewed studies using seven databases including Medline/Medline in-Process, Embase, Cochrane Database of Systematic Reviews, Cochrane CENTRAL, PsycINFO, CINAHL and Supplemental PubMed. The reference list of selected articles and Google Scholar will also be reviewed to determine other relevant articles. This study will include all English language observational studies that focus on adult patients with TBI in acute care settings. The quality of articles will be assessed by the Quality in Prognostic Studies tool. ETHICS AND DISSEMINATION: The results of this review will provide evidence that may guide healthcare providers in making more informed and timely discharge decisions to the next level of care for patient with TBI. Also, this study will provide valuable information to address the gaps in knowledge for future research. TRIAL REGISTRATION NUMBER: Trial registration number (PROSPERO) is CRD42016033046.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,228
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,272 · 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
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

Citations14
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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