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Enregistrement W4206756462 · doi:10.1002/9781119413936.ch93

Hip Dislocations

2021· other· en· W4206756462 sur OpenAlexaff
Luis López, Carlos Prada MD MHSc, Brett D. Crist, Gregory J. Della Rocca

Notice bibliographique

RevueEvidence-Based Orthopedics · 2021
Typeother
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip disorders and treatments
Établissements canadiensMcMaster UniversitySunnybrook HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAvascular necrosisMedicineHip arthroscopySurgeryReduction (mathematics)Hip painMotor vehicle crashEmergency departmentArthroscopyPoison controlInjury preventionNursingFemoral headMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter presents a case scenario of a 40-year-old male who is brought to the Emergency Department after a motor vehicle crash. Traumatic hip dislocations are uncommon but severe injuries mainly observed after motor vehicle crashes and occasionally associated with sporting injuries. Most surgeons believe that rapid reduction of hip dislocations is important to minimize avascular necrosis risk, but this is unproven. Hip dislocations are normally diagnosed with orthogonal plane x-rays. Arthroscopy has emerged as an important therapeutic tool after traumatic hip dislocation to treat some patients with persistent pain or mechanical symptoms associated with intra-articular loose bodies or other injuries, such as labral tears. The arthroscopic treatment of intra-articular pathology with debridement and/or repair after traumatic hip dislocations appears to be safe and effective. The chapter also provides recommendations for implementing evidence-based practice in the clinical setting.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0170,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,271 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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