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Enregistrement W2790891622 · doi:10.28920/dhm47.2.97-109

Scuba diving and otology: a systematic review with recommendations on diagnosis, treatment and post-operative care

2017· review· en· W2790891622 sur OpenAlexaff
Devon Livingstone, Kristine A. Smith, Beth Lange

Notice bibliographique

RevueDiving and Hyperbaric Medicine Journal · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and Diving-Related Complications
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOtologyScuba divingMedicineDecompression sicknessOtorhinolaryngologyMiddle earNeurosurgeryDecompression illnessIntensive care medicineSurgeryDecompression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scuba diving is a popular recreational and professional activity with inherent risks. Complications related to barotrauma and decompression illness can pose significant morbidity to a diver's hearing and balance systems. The majority of dive-related injuries affect the head and neck, particularly the outer, middle and inner ear. Given the high incidence of otologic complications from diving, an evidence-based approach to the diagnosis and treatment of otic pathology is a necessity. We performed a systematic and comprehensive literature review including the pathophysiology, diagnosis, and treatment of otologic pathology related to diving. This included inner, middle, and outer ear anatomic subsites, as well as facial nerve complications, mal de debarquement syndrome, sea sickness and fitness to dive recommendations following otologic surgery. Sixty-two papers on diving and otologic pathology were included in the final analysis. We created a set of succinct evidence-based recommendations on each topic that should inform clinical decisions by otolaryngologists, dive medicine specialists and primary care providers when faced with diving-related patient pathology.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0110,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,314 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations53
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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