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Enregistrement W3201745179 · doi:10.21037/med-21-13

A narrative review of traumatic mediastinal injuries and their management: the thoracic surgeon perspective

2021· review· en· W3201745179 sur OpenAlexaff
Erin Williams, John Agzarian

Notice bibliographique

RevueMediastinum · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma Management and Diagnosis
Établissements canadiensMcMaster UniversityHamilton Health SciencesQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMediastinumPresentation (obstetrics)General surgeryCardiothoracic surgeryNarrative reviewSurgeryIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Mediastinal injuries are uncommon, rarely encountered and depending on the institution, can be managed by various sub-specialties. The purpose of this narrative review is to present an overview of traumatic mediastinal injuries, their presentation, and management options from the perspective of a thoracic surgeon. BACKGROUND: Although infrequent, traumatic mediastinal injuries can pose significant morbidity and mortality. The infrequency of these injuries limits operative exposure for thoracic surgeons and trainees. A concise overview of common presentations and management options is warranted to further solidify important concepts. METHODS: A search of the literature was conducted using MEDLINE, PubMed, and Embase for relevant articles pertaining to anatomic injuries of the mediastinum. The presentation of mediastinal injuries along with indications for non-operative versus operative management in cardiac injuries, thoracic esophageal injuries, tracheobronchial injuries, and injuries to the lungs and pleura was conducted and literature summarized. CONCLUSIONS: In providing this review it is hopeful to enhance knowledge and comfort in recognition and management of these uncommon yet potentially lethal injuries. Early involvement of thoracic surgery is recommended to ensure effective and efficient treatment.

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)0,004
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,006
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)0,0040,001

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,316 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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