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Enregistrement W4250988143 · doi:10.1016/j.ijsu.2010.07.194

The Lymph Node Yield of Neck Dissections – Is There A Difference Between Consultant Surgeons and Specialist Registrars?

2010· article· en· W4250988143 sur OpenAlexaff
Pouya Youssefi, Charles Giddings, Furrat Amen, P. Rhys‐Evans, Peter Clarke, Cyrus Kerawala

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Surgery · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueHealthcare Systems and Technology
Établissements canadiensRoyal Ottawa Mental Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGeneral surgeryYield (engineering)Lymph nodeInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To assess adherence to previously published guidelines in acoustic neuroma screening.Acoustic neuromas commonly present with asymmetrical sensorineural hearing loss.Strict criteria for asymmetry have been developed to appropriately and cost-effectively scan (MRI) for this tumour.Setting: Otolaryngology department of a teaching hospital with a tertiary referral lateral skull base practice.Method: Review of 100 patients in whom MRI scans had been requested for asymmetrical sensorineural hearing loss was undertaken.Their audiograms were compared with guidelines giving specific audiometric criteria for scanning previously published by our department 6 years previously.Results: whilst the protocol was adhered to in many cases, there was a significant number in which scans were inappropriately requested, as the asymmetry did not meet the expected audiometric criteria.This may be due to frequent turnover of junior staff, which has increased in recent years.Conclusion: A re-education programme was undertaken and new staff will be made aware of the guidelines at their departmental induction.Appropriate requests for MRI scans will have cost savings and prevent unnecessary patient anxiety.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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