Notice bibliographique
Résumé
We are grateful to van Zundert et al. for their interest in our paper, and acknowledge their contribution to our methodology [1]. There are, however, significant differences between their studies and ours that precluded using their findings for sample size calculations. Lee et al. measured the point force applied to a hard surface, the maxillary incisors, during laryngoscopy by attaching the sensors to the convex (dorsal) surface of the laryngoscope blades, close to the handle [2]. In contrast, we applied the force sensors to the concave (ventral) surface of the blades, measuring the forces applied by the laryngoscope to the base of the tongue, whilst trying to avoid making contact with the maxillary teeth. Their subsequent report was published after our article had been submitted but it was unsuitable for the same reasons [3]. As described in our paper, we modified the sensors in consultation with the manufacturer to reflect more accurately the force applied over a soft surface. These raised pucks may have increased the ‘point’ load measured by our sensors, but they were applied in an identical manner using both the Macintosh and GlideScope blades and we believe that comparisons of the applied force to the tongue base are valid. The sensors did not cover the entire blade surface so may have failed to measure applied forces beyond the sensing area (though unpublished preliminary studies on manikins demonstrate that such forces are negligible). We agree that a wider examination of the force applied using different types of videolaryngoscopes may be interesting, but this was not the focus of our study.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».