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Enregistrement W4283696579 · doi:10.1080/02699052.2022.2093398

What are the demographic and clinical differences between those older adults with traumatic brain injury who receive a neurosurgical intervention to those that do not? A systematic literature review with narrative synthesis

2022· review· en· W4283696579 sur OpenAlexaboutno aff
Jack Barrett, Julia Williams, Joanna Griggs, Simon S. Skene, Richard Lyon

Notice bibliographique

RevueBrain Injury · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury and Neurovascular Disturbances
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineTriageIntervention (counseling)Traumatic brain injuryHead injuryMEDLINEChecklistPhysical therapyEmergency medicinePsychiatryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This review aimed to identify the demographic and clinical differences between those older adults admitted directly under neurosurgical care and those that were not, and whether EMS clinicians could use these differences to improve patient triage. METHODS: The authors searched for papers that included older adults who had suffered a TBI and were either admitted directly under neurosurgical care or were not. Titles and abstracts were screened, shortlisting potentially eligible papers before performing a full-text review. The Newcastle-Ottawa Scale was used to assess the risk of bias. RESULTS: A total of nine studies were eligible for inclusion. A high abbreviated injury score head, Marshall score or subdural hematoma greater than 10 mm were associated with neurosurgical care. There were few differences between those patients who did and did not receive neurosurgical intervention. CONCLUSIONS: Absence of guidelines and clinician bias means that differences between those treated aggressively and conservatively observed in the literature are fraught with bias. Further work is required to understand which patients would benefit from an escalation of care and whether EMS can identify these patients so they are transported directly to a hospital with the appropriate services on-site.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,512
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,292 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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