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Enregistrement W2762444358 · doi:10.1097/ta.0000000000001711

The pitfalls of resuscitative endovascular balloon occlusion of the aorta: Risk factors and mitigation strategies

2017· review· en· W2762444358 sur OpenAlexaff
Anders J. Davidson, Rachel M. Russo, Viktor Reva, Megan Brenner, Laura J. Moore, Chad G. Ball, Eileen M. Bulger, Charles J. Fox, Joseph J. DuBose, Ernest E. Moore, Todd E. Rasmussen

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Trauma: Injury, Infection, and Critical Care · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensFoothills Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntensive care medicinePsychological interventionShock (circulatory)Medical emergencyInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite technological advancements, REBOA is associated with significant risks due to complications of vascular access and ischemia-reperfusion. The inherent morbidity and mortality of REBOA is often compounded by coexisting injury and hemorrhagic shock. Additionally, the potential for REBOA-related injuries is exaggerated due to the growing number of interventions being performed by providers who have limited experience in endovascular techniques, inadequate resources, minimal training in the technique, and who are performing this maneuver in emergency situations. In an effort to ultimately improve outcomes with REBOA, we sought to compile a list of complications that may be encountered during REBOA usage. To address the current knowledge gap, we assembled a list of anecdotal complications from high-volume REBOA users internationally. More importantly, through a consensus model, we identify contributory factors that may lead to complications and deliberate on how to recognize, mitigate, and manage such events. An understanding of the pitfalls of REBOA and strategies to mitigate their occurrence is of vital importance to optimize patient outcomes.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,339 · 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'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

Citations171
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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