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Enregistrement W2811359995 · doi:10.1186/s13089-018-0097-0

Application of robotic transcranial Doppler for extended duration recording in moderate/severe traumatic brain injury: first experiences

2018· article· en· W2811359995 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueCritical Ultrasound Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury and Neurovascular Disturbances
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCambridge Commonwealth TrustUniversity of Manitoba
Mots-clésTranscranial DopplerMedicineTraumatic brain injuryInterventional radiologyDuration (music)NeuroradiologyNeurologyMedical physicsRadiologyPsychiatryAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Long duration application of transcranial Doppler (TCD) for recording of middle cerebral artery (MCA) cerebral blood flow velocity (CBFV) has been fraught with difficulties.[1,2] Classically, TCD has been labor intensive, with limited ability to obtain uninterrupted recordings for extended periods. Furthermore, application of TCD within neurocritically ill for long durations has been limited given the complexity of care, regular bedside nursing care/patient manipulations, and presence of various other multi-modal monitoring devices. This is especially the case in traumatic brain injury (TBI) patients, with the adoption of extensive multi-modal monitoring. Within TBI, most TCD recordings, using standard widely available probes and holders, range from 30 minutes to 1-hour duration and are frequently interrupted due to shifting of the probe and signal loss.[3,4] Thus, we are typically left with a “snap-shot” recording with TCD examination, limiting our ability to extract valuable continuous variables, such as autoregulatory capacity.[3-5] Recent advances in robotics have led

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.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,310
Score d'incertitude au seuil0,598

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,295 · 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