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Enregistrement W2944388099 · doi:10.1136/sbmj.i6081

How to apply a cast for forearm fractures

2017· article· en· W2944388099 sur OpenAlexaff
Patrick G. Robinson, A R M Macey, Ian S. Johnston, Andrew Macey

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopedic Surgery and Rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForearmComputer scienceData scienceMedicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The forearm bones (radius and ulna) are the two most commonly broken bones in the body.1 Immediate management of these injuries includes applying a plaster cast—called a back slab—to the dorsal aspect of the forearm. These casts are a simple and effective way of providing temporary stabilisation of the fracture and pain relief. All medical students and junior doctors should know how to apply a dorsal back slab.2 It is usually applied in the emergency department or orthopaedic theatre, but it might also be required during expeditions or in remote settings on elective placement. The back slab bridges the gap in treatment until definite fracture fixation takes place—that is, an operation is planned within a few days or a full circumferential cast is applied once swelling has settled. In both cases, a fracture of a forearm bone will take about six weeks to heal. It is important that a back slab does not encircle the limb to allow for some expansion secondary to swelling, and it should be easy to remove. A back slab can be applied with or without manipulation of the fracture, and it can play an important part in managing a fracture conservatively. However, application of the back slab is not without its risks. Circulatory or nerve impairment can occur if a back slab is applied too tightly, and pressure ulcers can develop if padding at bony prominences is not applied appropriately.23 Practice is all that is required to become proficient in applying a cast, and the fracture clinic or emergency department plaster room can be a source of training and support. The principles learnt from casting the forearm can be applied to other parts of the body. The British Orthopaedic Association’s patient liaison group states that they expect that anyone who requires …

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0390,038

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,331 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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