MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3036217466 · doi:10.22541/au.158921800.09912409

Considerations in Head  and Neck Oncologic Reconstructions and Microsurgery During COVID-19 Pandemic

2020· preprint· en· W3036217466 sur OpenAlexaff
Dr Suvashis Dash AIIMS New Delhi India, Vinay Kant Shankhdhar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPersonal protective equipmentMedicinePandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Resource (disambiguation)Health careHead and neckReconstructive surgeryDiseaseIntensive care medicineMedical emergencySurgeryInfectious disease (medical specialty)Computer sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

COVID outbreak has incapacitated the healthcare system around the world. Existing resources and manpower are being redirected to take care of the COVID-19 disease patients. People with head and neck cancers with the need of post ablative reconstruction are in difficult situation owing to multiple factors like poor general condition, disease progression and potential chance of getting an infection of COVID -19 in a health care facility as well as doubt regarding treatment completion i.e. adjuvant treatment. Appropriate reconstruction following ablative surgery, especially in advanced disease, facilitates functional recovery and thus adding to the quality of life of the patients.The reconstructive procedures are resource-intensive, requiring long hours of surgery, trained manpower, and multiple team members. However, if adequate surgical excision demands the reconstructive procedure, then it should not be a hindrance for the standard treatment. We need to review our approach in the face of the devastating COVID-19 pandemic. We are presently working in resource constraints like limited availability of staff and limited availability of personal protective equipment especially in plastic surgery procedures which requires the use of loupes and microscope. Thus, the challenge is to ensure proper reconstruction with limited available resources and maintaining safety standards for the staff in the operation theatre. This work is based on our experience and evidence from the literature.

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)0,006
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: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,236
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,204 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetCOVID-19 and healthcare impacts→Travaux en français237 207→