Terminology
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Terminology—Adjacent Segment Pathology We the undersigned propose “Adjacent Segment Pathology” as the general term to describe changes that occur adjacent to a previously operated level. Under this heading, “Radiographic Adjacent Segment Pathology” (RASP) refers to radiological changes that occur at the adjacent segment. “Clinical Adjacent Segment Pathology” (CASP) refers to clinical symptoms and signs that occur at the adjacent segment. The purpose of this new nomenclature is to: Standardize terminology for clinicians so that they are speaking the same regarding definitions. Set the stage for more meaningful and logical classification of disease. Assist in separating out conditions that may require intervention from those that may not require intervention. Provide a more logical description of the primary considerations—radiographical, which may/may not correlate with symptoms and need additional intervention versus clinical, which clarifies that patient symptomatology is present. Simplify future literature searches and research on the topic. We can best accomplish this by eliminating the plethora of terms that have been utilized to describe the various pathologies that occur at the adjacent level. FigurePaul A. Anderson, MD University of Wisconsin Gunnar B. J. Andersson, MD, PhD Midwest Orthopaedics at Rush University Paul M. Arnold, MD, FACS University of Kansas Darrel S. Brodke, MD University of Utah Erika D. Brodt, BS Spectrum Research, Inc. Jens R. Chapman, MD University of Washington Dean Chou, MD University of California, San Francisco Mark Dekutoski, MD The Mayo Clinic Joseph R. Dettori, MPH, PhD Spectrum Research, Inc. John G. DeVine, MD Dwight D. Eisenhower Army Medical Center Claire G. Ely, BS Spectrum Research, Inc. Michael G. Fehlings, MD, PhD, FRCSC University of Toronto Dena J. Fischer, DDS, MSD, MS Spectrum Research, Inc. Daryl R. Fourney, MD, FRCSC, FACS University of Saskatchewan, Royal University Hospital Mitchell A. Hansen, BS, MBBS, Grad Dip Sc, PhD, FRACS University of Toronto Christopher Chambliss Harrod, MD Thomas Jefferson University, Rothman Institute Robin Hashimoto, PhD Spectrum Research, Inc. Jeffrey T. Hermsmeyer, BS Spectrum Research, Inc. Alan S. Hilibrand, MD Thomas Jefferson University, Rothman Institute Manish K. Kasliwal, MD, MCh University of Virginia Michael P. Kelly, MD Washington University Han Jo Kim, MD Washington University Paul Kraemer, MD Indiana Spine Group Brandon D. Lawrence, MD University of Utah Michael J. Lee, MD University of Washington Lawrence G. Lenke, MD Washington University Daniel C. Norvell, PhD Spectrum Research, Inc. Annie Raich, MPH Spectrum Research, Inc. K. Daniel Riew, MD Washington University Christopher I. Shaffrey, MD, FACS University of Virginia Andrea C. Skelly, MPH, PhD Spectrum Research, Inc. Justin S. Smith, MD, PhD University of Virginia Christopher J. Standaert, MD University of Washington Ellen M. Van Alstyne, MS Spectrum Research, Inc. Jeffrey C. Wang, MD University of California, Los Angeles
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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 découle