Rationale and Options for Choosing an Optimal Closure Technique for Primary Midsagittal Osteochondrotomy of the Sternum. Part 3: Technical Decision Making Based on the Practice of Patient- Appropriate Medicine
Notice bibliographique
Résumé
The topographic anatomy of the sternum is similar in a healthy population. However, in a clinical subset of patients with comorbidities such as diabetes mellitus, chronic obstructive pulmonary disease, high body mass index, chronic renal disease, or age-related osteoporosis, there are significant changes in the normal physiology that may influence overall patient outcome following trans-sternal intrathoracic surgery. These changes can create technical difficulties in reconstructing the bisected sternum and adversely affect the biomechanics of the thoracic wall, forcing difficult surgical choices with regard to implant options and increasing the cost of an otherwise routine cardiac surgery. A thorough preoperative surgical and technical planning is essential to avert perioperative complications such as failure of wound healing, non-union of the sternum, and life-threatening mediastinitis. Patient expectations need to be explored and the patients should be well informed so that they can make knowledgeable choices regarding their illness and surgical interventions. They should also be given a probable prognosis to provide psychological support. Within the realm of clinical methodology, the concept of patient-appropriate medicine is introduced to direct attending team to become aware of overall health of its patient. The inclusion of a clinical biomechanical engineer as a surgical team member is recommended to perform patient-specific finite element analysis to select an optimal implant to fix the sternum. To help assess the overall benefit-risk profile objectively, an absolute therapeutic index has been proposed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».