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Enregistrement W3144662305 · doi:10.3390/curroncol28020128

COVID-19 Pneumonia on Post-Operative Day 2 after Esophagectomy: Performing Esophago-Gastric Junction Cancer Surgery during the SARS-Cov-2 Second Wave

2021· article· en· W3144662305 sur OpenAlexvenueno aff
Kamil Nurczyk, C. Stanley Chan, Norbert Nowak, Tomasz Skoczylas

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEsophagectomyPneumoniaPerioperativeCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicCancerTransmission (telecommunications)SurgeryIntensive care medicineEsophageal cancerDiseaseInternal medicineInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has had a substantial impact on the provision of medical healthcare. Due to an increased risk of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-Cov-2) transmission, elective surgical treatment has been suspended in many centers. The effects of COVID-19 in the early post-operative period after esophagectomy remains unknown. In this report, we present three cases of patients diagnosed with esophago-gastric junction cancer who were scheduled for elective esophagectomy with a curative intention during second wave of COVID-19 pandemic in a single high-volume tertiary center. Despite all available safety measures, one of the patients developed COVID-19 pneumonia on post-operative day two, leading to an impaired respiratory function and increased pleural fluid collection from the chest tube, resulting in a prolonged time of hospital stay. Finding a good balance between the COVID-19-related perioperative risks and consequences of delaying surgical treatment in patients diagnosed with esophago-gastric cancer is a challenge. In order to achieve the best possible outcome, care must be taken to ensure availability of necessary treatment options and to reduce the risk of SARS-Cov-2 transmission perioperatively.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,158
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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