MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4205545928 · doi:10.1111/ans.17435

Variation in burn wound management approaches for paediatric burn patients in Australia and New Zealand

2022· article· en· W4205545928 sur OpenAlexaff
Monica Perkins, Fiona Wood, Bronwyn Griffin, Eduardo Gus, Bernard Carney, Warwick J. Teague, Lincoln M. Tracy

Notice bibliographique

RevueANZ Journal of Surgery · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBurn Injury Management and Outcomes
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesHelen Macpherson Smith TrustAustralasian Foundation for Plastic SurgeryThyne Reid FoundationAustralian Commission on Safety and Quality in Health CareHCF Research Foundation
Mots-clésMedicineBurn injuryBurn woundContext (archaeology)Burn unitsRetrospective cohort studyEmergency medicineSurgeryWound healing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: To date, no large-scale exploration of the profile of, and variance among paediatric patients who underwent a burn wound management procedure in theatre exists in an Australian and New Zealand context. This study aims to provide a profile of paediatric burn patients who underwent a burn wound management procedure in theatre during an acute admission and highlight specific areas of practice where there is variation between burn services that may affect treatment efficacy and efficiency. METHODS: We performed a retrospective review of all paediatric patients (ages <16 years) who sustained a burn injury between July 2016 and June 2019 and underwent a burn wound management procedure in theatre, using data from the Burns Registry Australia New Zealand. RESULTS: The number of patients across burn services decreased as TBSA increased. Deep dermal burns represented the majority of cases across services. There was significant variation in time from injury to admission and the proportion of patients who received skin grafts across services. CONCLUSIONS: Significant differences in the patient profile and clinical practices were observed among burn services. A greater understanding of the factors underlying the variations at each particular service will also be helpful.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,344

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,194 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueANZ Journal of SurgeryMême sujetBurn Injury Management and OutcomesTravaux en français237 207