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Enregistrement W4292608695 · doi:10.1115/1.4055289

Review of Mechanisms and Research Methods for Blunt Ballistic Head Injury

2022· review· en· W4292608695 sur OpenAlexaff
Yizhao Li, Kevin Adanty, Paris Vakiel, Simon Ouellet, Albert H. Vette, Donald W. Raboud, Christopher R. Dennison

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomechanical Engineering · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutomotive and Human Injury Biomechanics
Établissements canadiensGlenrose Rehabilitation HospitalAlberta Health ServicesUniversity of British ColumbiaUniversity of VictoriaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBluntTraumatic brain injuryHead injuryInstrumentation (computer programming)Head (geology)Physical medicine and rehabilitationMedicineRisk analysis (engineering)Forensic engineeringComputer scienceEngineeringSurgeryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Head injuries account for 15%-20% of all military injuries and pose a high risk of causing functional disability and fatality. Blunt ballistic impacts are one of the threats that can lead to severe head injuries. This review aims to examine the mechanisms and injury risk assessment associated with blunt ballistic head injury (BBHI). The review further discusses research methods and instrumentation used in BBHI studies, focusing on their limitations and challenges. Studies on the mechanisms of focal and diffuse brain injuries remain largely inconclusive and require further effort. Some studies have attempted to associate BBHIs with head mechanics, but more research is required to establish correlations between head mechanics and injury severity. Limited access to experimental models and a lack of instrumentation capable of measuring the mechanics of brain tissue in situ are potential reasons for the lack of understanding of injury mechanisms, injury correlations, and injury tolerance levels specific to this loading regime. Targeted research for understanding and assessing head injuries in blunt ballistic impacts is a necessary step in improving our ability to design protection systems to mitigate these injuries.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,873
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,197
Tête enseignante GPT0,517
Écart entre enseignants0,320 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations17
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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