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Enregistrement W3183167527 · doi:10.3390/biomedicines9080867

Post-Operative Adhesions: A Comprehensive Review of Mechanisms

2021· review· en· W3183167527 sur OpenAlexaff
Ali Fatehi Hassanabad, Anna N. Zarzycki, Kristina Jeon, Justin Deniset, Paul W.M. Fedak

Notice bibliographique

RevueBiomedicines · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntestinal and Peritoneal Adhesions
Établissements canadiensLibin Cardiovascular Institute of AlbertaUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntensive care medicineEtiologyMechanism (biology)Clinical trialAdhesionPsychological interventionSurgeryBioinformaticsPathologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Post-surgical adhesions are common in almost all surgical areas and are associated with significant rates of morbidity, mortality, and increased healthcare costs, especially when a patient requires repeat operative interventions. Many groups have studied the mechanisms driving post-surgical adhesion formation. Despite continued advancements, we are yet to identify a prevailing mechanism. It is highly likely that post-operative adhesions have a multifactorial etiology. This complex pathophysiology, coupled with our incomplete understanding of the underlying pathways, has resulted in therapeutic options that have failed to demonstrate safety and efficacy on a consistent basis. The translation of findings from basic and preclinical research into robust clinical trials has also remained elusive. Herein, we present and contextualize the latest findings surrounding mechanisms that have been implicated in post-surgical adhesion formation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,328 · 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
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

Citations160
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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