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Enregistrement W2763480677 · doi:10.3389/fvets.2017.00165

Emergency and Critical Care Medicine: An Essential Component of All Specialties and Practices

2017· editorial· en· W2763480677 sur OpenAlexaff
Karol A. Mathews

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Veterinary Science · 2017
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComponent (thermodynamics)Medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Veterinary emergency and critical care medicine is one of the fastest growing specialties in veterinary medicine. Likened to two specialties joined as one, in a continuum of care and in a partnership working with other specialties, veterinary emergency and critical care focuses on the immediate needs of a severely ill or injured animal and also on management of the critical medical and surgical patient beyond the primary problem. A wide spectrum of illnesses, injuries, and toxicities ranging from acute kidney injury to snakebite and from severe trauma to diabetic ketoacidosis and hyperlipidemia, are experienced by dogs, cats, horses, and other veterinary patients throughout the world. Board-certified members of the American and European Colleges of Veterinary Emergency & Critical Care are termed "criticalists" because they provide immediate, essential, and intensive care and management for these animals. In addition to board-certified emergency clinicians working in academia and in private practice, primary care veterinarians also provide emergency medical care at the front line in both specialty and non-specialty veterinary practices. Basic and clinical research in veterinary emergency and critical care medicine that is accessible to all veterinarians is essential to the ongoing advancement and development of the field.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,375
Score d'incertitude au seuil0,969

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,349 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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