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Enregistrement W2884881047 · doi:10.1055/s-0038-1633679

Early Experience with Endoscopic Endonasal Techniques for Skull Base Pathologies at a Referral Center in Colombia: Multidisciplinary Team Approach Implementation

2018· article· en· W2884881047 sur OpenAlexaff
Nicolás Gil Guevara, Esteban Ramírez Ferrer, María Ciro, Camilo Vega, Pedro Gonzalez

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurological Surgery Part B Skull Base · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Surgical Oncology
Établissements canadiensVancouver General HospitalSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEndoscopic endonasal surgeryMedicineSkullMultidisciplinary teamReferralSurgeryGeneral surgeryMultidisciplinary approachEndoscopyMedical physicsNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The development of skull base surgery can be roughly divided into two eras, those of open and endoscopic skull base surgery; in our practice, the open surgery showed the advantage to improve the opportunities in minimal invasive surgery. Our practice, which is done in a state center of reference in oncological pathology were the majority of patients coming from all regions of the country with extensive tumor pathology. We want to show the early experience with endoscopic endonasal techniques based on the well-known recommendations of the large groups of endonasal endoscopic surgery. As has been said endoscopic endonasal surgery is predominantly between the collaboration of neurosurgeons and rhinologic surgeons; differences in training are associated with distinct knowledge and skill sets, as well as oncological philosophy. The normalization of training and the acquisition of surgical skills for endonasal skull base surgery have been widely described for more than 10 to 15 years. Our objective is to be able to implant the model multidisciplinary team of skull base to the reality of Latin America and Colombia and at the same time to report cases managed with endonasal endonasal surgery.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,800

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,281 · 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'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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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