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Enregistrement W3024333144 · doi:10.1097/scs.0000000000006654

Best Practice Guidelines for the Management of Acute Craniomaxillofacial Trauma During the COVID-19 Pandemic

2020· article· en· W3024333144 sur OpenAlexaff
Joshua J. DeSerres, Sultan Z. Al-Shaqsi, Oleh Antonyshyn, Jeffrey A. Fialkov

Notice bibliographique

RevueJournal of Craniofacial Surgery · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Intensive care medicineAerosolizationTransmission (telecommunications)Personal protective equipmentMedical emergencyIntervention (counseling)DiseaseInfectious disease (medical specialty)PathologyAnesthesiaNursingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coronavirus disease 2019 (COVID-19) is an infectious disease that is caused by severe respiratory syndrome coronavirus 2. Although elective surgical procedures are being cancelled in many parts of the world during the COVID-19 pandemic, acute craniomaxillofacial (CMF) trauma will continue to occur and will need to be appropriately managed. Surgical procedures involving the nasal, oral, or pharyngeal mucosa carry a high risk of transmission due to aerosolization of the virus which is known to be in high concentration in these areas. Intraoperative exposure to high viral loads through aerosolization carries a very high risk of transmission, and the severity of the disease contracted in this manner is worse than that transmitted through regular community transmission. This places surgeons operating in the CMF region at particularly high risk during the pandemic. There is currently a paucity of information to delineate the best practice for the management of acute CMF trauma during the COVID-19 pandemic. In particular, a clear protocol describing optimal screening, timing of intervention and choice of personal protective equipment, is needed. The authors have proposed an algorithm for management of CMF trauma during the COVID-19 pandemic to ensure that urgent and emergent CMF injuries are addressed appropriately while optimizing the safety of surgeons and other healthcare providers. The algorithm is based on available evidence at the time of writing. As the COVID-19 pandemic continues to evolve and more evidence and better testing becomes available, the algorithm should be modified accordingly.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,061
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,061
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0080,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,021

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 Opus0,265
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,200 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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