MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3048160439 · doi:10.1186/s40463-020-00456-z

Tracheoesophageal voice prosthesis management in laryngectomy patients during the COVID-19 pandemic

2020· article· en· W3048160439 sur OpenAlexaff
David P. Goldstein, John R. de Almeida, Ashok R. Jethwa, Jonathan C. Irish, Douglas B. Chepeha, Dale Brown, Patrick Gullane, John Waldron, Elana Aziza, L. C. Durkin

Notice bibliographique

RevueJournal of Otolaryngology - Head and Neck Surgery · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control and Ventilation
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaryngectomyMedicinePandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DeferralVoice prosthesisPopulationSurgeryGeneral surgeryIntensive care medicineLarynxDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the COVID-19 pandemic, there has been significant changes and challenges in the management of oncology patients. One of the major strategies to reduce transmission of the virus between patients and healthcare workers is deferral of follow-up visits. However, deferral may not be possible in total laryngectomy patients. Urgent procedures may be necessary to prevent complications related to ill-fitting tracheoesophageal puncture (TEP) voice prostheses, such as aspiration or loss of voicing. In this paper, we describe the Princess Margaret Cancer Center's approach to managing this unique patient population.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,315

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,251 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Otolaryngology - Head and Neck SurgeryMême sujetInfection Control and VentilationTravaux en français237 207