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Enregistrement W2790158690 · doi:10.1213/ane.0000000000003309

Research Needs Assessment for Children With Obstructive Sleep Apnea Undergoing Diagnostic or Surgical Procedures

2018· article· en· W2790158690 sur OpenAlexaff
Kimmo Murto, Wesley Chen, Sherri L. Katz, Deborah A. Schwengel, Lisa M. Elden, Kumar G. Belani, David Gozal

Notice bibliographique

RevueAnesthesia & Analgesia · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineObstructive sleep apneaIntensive care medicineSleep apneaSurgical proceduresSurgeryAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent concerns have been raised about the quality and safety of adenotonsillectomy, a common surgery performed to treat obstructive sleep apnea (OSA) in children. OSA is a risk factor for opioid-related perioperative respiratory complications including those associated with anoxic brain injury or death. Our objective was to identify controversial issues related to the care of children with OSA. A standardized Delphi consensus technique involving an interdisciplinary group of 24 pediatric OSA experts identified 3 key issues: "postoperative disposition, preoperative screening, and pain management." These topics are prime candidates for future systematic reviews and will guide Society of Anesthesia and Sleep Medicine-related research endeavors.

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)0,063
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,192
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,334

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0630,192
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0090,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,324 · 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
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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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