In Memoriam Grant Hieshima, MD: 1942–2019: Pioneer, Mentor, Visionary, Friend
Notice bibliographique
Résumé
Grant Hieshima, MD died unexpectedly on August 9, 2019, at the age of 77, while enjoying one of his lifelong passions, deep-sea fishing, with his son Michael at his side. Grant was born in Southern California in 1942, and attended UCLA as an undergraduate. He received his medical education from Tulane University Medical School, in New Orleans, where he graduated with honors in 1969. Grant initially wanted to become a general surgeon but subsequently decided to pursue radiology with subspecialty training in neuroradiology and nuclear medicine. He was appointed to a faculty position in 1974 at Harbor-UCLA Medical Center in Torrance, California where he began to develop techniques to manage vascular trauma. Figure 1 Grant Hieshima at the UCSF alumni reunion during the July 2018 SNIS Annual Meeting in San Francisco. In 1983, Dr John Bentson recruited Grant to UCLA Medical Center to start a new program in neurointerventional radiology (NIR). I was completing my final year of residency in radiology at UCLA, and after training with Grant, I asked to become his first NIR fellow. In the 1980s, the field of NIR was just beginning, and pioneers included Dr. Alejandro Berenstein at New York University; Dr. Chuck Kerber at The University of California, San Diego; Dr’s. Fernando Vinuela and Allan Fox at Toronto General Hospital; Dr. Gerard Debrun at the University of Illinois; Dr. Fedor Serbinenko at the Burdenko Neurosurgery Institute in Moscow; Dr’s. Victor Shcheglov and Alexander Zubkov, St Petersburg, Russia; Dr. Pierre Lasjaunias, Hospital Kremlin Bicetre, Paris; Dr. Charlie Strother, University of Wisconsin; and Dr. Grant Hieshima. At UCLA we would start at 7:30 am with morning read outs of CT brain scans, spend the afternoon performing diagnostic angiography, myelography, pneumoenchephalography of the brain ventricles, lumbar punctures for cerebrospinal fluid analysis, and then in the late afternoon would start NIR procedures, usually working until the …
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».