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Enregistrement W2782218401 · doi:10.5435/jaaos-d-16-00184

Blood-loss Management in Spine Surgery

2018· review· en· W2782218401 sur OpenAlexaff
Jesse E. Bible, Muhammad Z. Mirza, Mark A. Knaub

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Academy of Orthopaedic Surgeons · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood transfusion and management
Établissements canadiensObject Research Systems (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBlood lossBlood managementHemostasisPerioperativeSurgeryAnesthesiaBlood transfusionTranexamic acidAntifibrinolyticHemostatic AgentIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Substantial blood loss during spine surgery can result in increased patient morbidity and mortality. Proper preoperative planning and communication with the patient, anesthesia team, and operating room staff can lessen perioperative blood loss. Advances in intraoperative antifibrinolytic agents and modified anesthesia techniques have shown promising results in safely reducing blood loss. The surgeon's attention to intraoperative hemostasis and the concurrent use of local hemostatic agents also can lessen intraoperative bleeding. Conversely, the use of intraoperative blood salvage has come into question, both for its potential inability to reduce the need for allogeneic transfusions as well as its cost-effectiveness. Allogeneic blood transfusion is associated with elevated risks, including surgical site infection. Thus, desirable transfusion thresholds should remain restrictive.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations79
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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