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Enregistrement W3083906475 · doi:10.5489/cuaj.6941

Canadian Urological Association Best Practice Report: Holmium: YAG laser eye safety

2020· article· en· W3083906475 sur OpenAlexaffvenueabout
Naeem Bhojani, Sero Andonian, James Watterson, John Dushinski, Bobby Shayegan, Trevor Schuler, Kenneth T. Pace, Ben H. Chew, Hassan Razvi

Notice bibliographique

RevueCanadian Urological Association Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntraocular Surgery and Lenses
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of British ColumbiaUniversity of TorontoMcMaster UniversityUniversity of OttawaMcGill UniversityUniversity of CalgaryUniversity of AlbertaUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAssociation (psychology)OptometryHolmiumMedicineLaserOphthalmologyPsychologyOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the introduction of the Holmium:yttrium-aluminum-garnet (Ho:YAG) laser over 2 decades ago, it has become an indispensable tool in the urologist's armamentarium. More specifically, in the subspecialty of endourology, the Ho:YAG laser has revolutionized the approach to kidney, ureteral and bladder stones, endoluminal tumours, strictures and benign prostatic hyperplasia (BPH) Since its widespread adoption, and as with other laser wavelengths there have been concerns regarding its safety. In particular, the potential risks of eye injury to patients and operating room personnel have led laser manufacturers and governing bodies (including the Canadian Standards Association (CSA)) to require/mandate that all intraoperative personnel wear laser safety goggles. Despite this recommendation, the actual risk of eye damage associated with the Ho:YAG laser during endourological procedures has not been clearly defined. The objectives of this best practice report are to review the current literature regarding the risks of eye injuries and to provide practical and evidence-based recommendations on eye safety with the use of the Ho:YAG laser. This best practice report was developed in conjunction with members of the Canadian Endourology Group.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,661
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,029
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,230 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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