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Enregistrement W4214597023 · doi:10.3390/curroncol29030121

Complication Avoidance in Surgical Management of Vertebral Column Tumors

2022· review· en· W4214597023 sur OpenAlexvenueno aff
Joshua Feler, Felicia Sun, Ankush Bajaj, Matthew Hagan, Samika Kanekar, Patricia L. Zadnik Sullivan, Jared Fridley, Ziya L. Gokaslan

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueManagement of metastatic bone disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineComplicationSurgeryVertebrectomyCerebrospinal fluid leakDissection (medical)LeakCerebrospinal fluidResection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The surgical management of spinal tumors has grown increasingly complex as treatment algorithms for both primary bone tumors of the spine and metastatic spinal disease have evolved in response to novel surgical techniques, rising complication rates, and additional data concerning adjunct therapies. In this review, we discuss actionable interventions for improved patient safety in the operative care for spinal tumors. Strategies for complication avoidance in the preoperative, intraoperative, and postoperative settings are discussed for approach-related morbidities, intraoperative hemorrhage, wound healing complications, cerebrospinal fluid (CSF) leak, thromboembolism, and failure of instrumentation and fusion. These strategies center on themes such as pre-operative imaging review and medical optimization, surgical dissection informed by meticulous attention to anatomic boundaries, and fastidious wound closure followed by thorough post-operative care.

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 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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,257
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,229 · 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
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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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