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Enregistrement W2993330950 · doi:10.1186/s13017-019-0274-x

Kidney and uro-trauma: WSES-AAST guidelines

2019· review· en· W2993330950 sur OpenAlexaff
Federico Coccolini, Ernest E. Moore, Yoram Kluger, Walter Biffl, Ari Leppäniemi, Yosuke Matsumura, Fernando Kim, Andrew B. Peitzman, Gustavo Pereira Fraga, Massimo Sartelli, Luca Ansaloni, Goran Augustin, Andrew W. Kirkpatrick, Fikri M. Abu‐Zidan, Imitiaz Wani, Dieter Weber, Emmanouil Pikoulis, Martha Larrea, C. Arvieux, Vassil Manchev, Viktor Reva, Raúl Coimbra, Vladimir Khokha, Alain Chichom‐Mefire, Carlos A. Ordóñez, Massimo Chiarugi, Fernando Osni Machado, Boris Sakakushev, Junichi Matsumoto, Ron Maier, Isidoro Di Carlo, Fausto Catena

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Emergency Surgery · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrological Disorders and Treatments
Établissements canadiensFoothills Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineKidneyGeneral surgeryIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Renal and urogenital injuries occur in approximately 10-20% of abdominal trauma in adults and children. Optimal management should take into consideration the anatomic injury, the hemodynamic status, and the associated injuries. The management of urogenital trauma aims to restore homeostasis and normal physiology especially in pediatric patients where non-operative management is considered the gold standard. As with all traumatic conditions, the management of urogenital trauma should be multidisciplinary including urologists, interventional radiologists, and trauma surgeons, as well as emergency and ICU physicians. The aim of this paper is to present the World Society of Emergency Surgery (WSES) and the American Association for the Surgery of Trauma (AAST) kidney and urogenital trauma management guidelines.

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)0,003
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,004

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 Opus0,251
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,169 · 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

Citations261
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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