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Enregistrement W2914499541 · doi:10.1016/j.carj.2018.11.003

Spine Intervention—An Update on Injectable Biomaterials

2019· review· en· W2914499541 sur OpenAlexafffund
Nureddin Ashammakhi, Olivier Clerk-Lamalice, Gamal Baroud, Mohammad Ali Darabi, Bassem Georgy, Douglas P. Beall, Derrick Wagoner

Notice bibliographique

RevueCanadian Association of Radiologists Journal · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpine and Intervertebral Disc Pathology
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAssociation Canadienne des RadiologistesSmith and NephewEli Lilly and Company
Mots-clésMedicineMultidisciplinary approachBiocompatible materialPsychological interventionEngineering ethicsNursingBiomedical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Back pain is the second most common reason for primary-care physician visits after the common cold. New understanding of the spine pathophysiology and biomechanics led to the development of novel injectable biomaterials to treat those pain generators. Although not all biomaterials are currently ready for common use, there is significant interest by the medical community to invest time, resources, and energy to optimize these injectables. This review introduces basic concepts and advancements in the field of bioinjectables tailored for the vertebral body. Also, we highlight advances in injectable biomaterials which were presented at the Groupe de Recherche Interdisciplinaire sur les Biomatériaux Ostéoarticulaires Injectables (GRIBOI) (Interdisciplinary Research Society for Injectable Osteoarticular Biomaterials) meeting in March 2018 in Los Angeles, CA. Indeed, multidisciplinary translational research and international meetings such as GRIBOI bring together scientists and clinicians with different backgrounds/expertise to discuss injectable biomaterials innovations tailored for the interventional pain management field.

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)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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