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Enregistrement W4225000285 · doi:10.1186/s13741-022-00250-7

Controversies in enhanced recovery after cardiac surgery

2022· editorial· en· W4225000285 sur OpenAlexaff
Andrew Shaw, Nicole R. Guinn, Jessica Brown, Rakesh C. Arora, Kevin W. Lobdell, Michael C. Grant, Tong J. Gan, Daniel T. Engelman

Notice bibliographique

RevuePerioperative Medicine · 2022
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac, Anesthesia and Surgical Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePerioperativeDeliriumIntensive care medicineCardiac surgeryAcute kidney injuryBest evidenceAnesthesiaSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Advances in cardiac surgical operative techniques and myocardial protection have dramatically improved outcomes in the past two decades. An unfortunate and unintended consequence is that 80% of the preventable morbidity and mortality following cardiac surgery now originates outside of the operating room. Our hope is that a renewed emphasis on evidence-based best practice and standardized perioperative care will reduce overall morbidity and mortality and improve patient-centric care. The Perioperative Quality Initiative (POQI) and Enhanced Recovery After Surgery-Cardiac Society (ERAS® Cardiac) have identified significant evidence gaps in perioperative medicine related to cardiac surgery, defined as areas in which there is significant controversy about how best to manage patients. These five areas of focus include patient blood management, goal-directed therapy, acute kidney injury, opioid analgesic reduction, and delirium.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0050,007
Communication savante0,0100,010
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0230,037
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,005

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,262 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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