Movement Is Life—Optimizing Patient Access to Total Joint Arthroplasty: Anemia and Sickle Cell Disease Disparities
Notice bibliographique
Résumé
Anemia and sickle cell anemia before surgery are often unrecognized medical comorbidities that can and should be addressed. Nearly 6% of the American population meets the criteria for anemia. The elderly, along with patients with renal disease, cancer, heart failure, or diabetes mellitus are more likely to be anemic. The most common form of anemia is due to iron deficiency, which can be easily treated before surgery. Sickle cell anemia occurs in 1 in 365 Black births and 1 in 16,300 Hispanic births, with 100,000 Americans currently living with sickle cell anemia. Patients who have anemia or sickle cell anemia are at increased risk for postoperative complications, including the need for blood transfusions and delayed healing. For those with sickle cell disease, surgeries can precipitate a sickle cell crisis. Patients with sickle cell anemia face barriers in accessing appropriate care; however, these patients can be optimized using preoperative red blood cell transfusions to dilute sickle cells and elevate the hemoglobin level. There should also be careful consideration and monitoring of the pain level of patients with sickle cell anemia in the perioperative period.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».