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Enregistrement W4206001460 · doi:10.26676/jevtm.v5i3.227

Endovascular Instead of Open Surgical Repair of Axillosubclavian Artery Injuries: An Evolving Paradigm Shift

2022· article· en· W4206001460 sur OpenAlexaff
Shreya Jalali, Derek J. Roberts, Megan Brenner, Joseph J. DuBose, Laura J. Moore, Adam Power

Notice bibliographique

RevueJournal of Endovascular Resuscitation and Trauma Management · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVascular Procedures and Complications
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreVictoria HospitalOttawa HospitalUniversity of OttawaWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineParadigm shiftEndovascular surgerySurgerySAFERGeneral surgeryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Axillosubclavian injuries (ASI) comprise a small proportion of vascular injuries, yet their morbidity and mortality is high. This is often attributable to non-compressible bleeding in the apical thorax, hemodynamic instability, and the anatomically challenging location of these vessels making them difficult to access and control quickly. While the traditional management of ASI was with open surgical repair (OSR), recent years have seen an evolution towards less invasive endovascular repair (EVR). In patients with these injuries, EVR may be a safer alternative that achieves similar immediate results with significantly lower complication and mortality rates than the highly morbid open surgical option. In this article, we review and compare the two approaches, providing an overview of patient selection, anatomic considerations, techniques, postoperative management, and outcomes. With the advent of EVTM and more trauma team members capable of endovascular management of vascular trauma, a paradigm shift towards EVR for ASI is taking place.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,773
Score d'incertitude au seuil0,599

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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