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Enregistrement W3081619357 · doi:10.4103/eus.eus_44_20

How to perform EUS-guided tattooing?

2020· review· en· W3081619357 sur OpenAlexaff
Mihai Rimbaș, Alberto Larghi, Pietro Fusaroli, Yi Dong, Stephan Hollerbach, Christian Jenssen, Adrian Săftoiu, AnandV Sahai, Bertrand Napoléon, Paolo Giorgio Arcidiacono, Barbara Braden, S. Burmeister, Silvia Carrara, Michael Hocke, Julio Iglesias‐García, Masayuki Kitano, KofiW Oppong, Siyu Sun, Milena Di Leo, Maria Chiara Petrone, AnthonyY B Teoh, ChristophF Dietrich

Notice bibliographique

RevueEndoscopic Ultrasound · 2020
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTattoo and Body Piercing Complications
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, we introduced a series of papers describing on how to perform certain techniques and controversies in EUS. In the first paper, "What should be known before performing EUS examinations, Part I," the authors discussed clinical information and whether other imaging modalities should be needed before embarking in EUS examination. In Part II, some technical controversies on how EUS is performed are discussed from different points of view by providing the relevant available evidence. Herewith, we describe on how to perform EUS-guided fine needle tattooing (FNT) in daily practice. The aim of this paper is to discuss pros and cons for several issues including historical remarks, injecting material, technical approach, and how to perform EUS-FNT including argues in favor and against.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,928
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,294 · 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.

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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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