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Enregistrement W4294292749 · doi:10.3171/2022.6.focus21710

Management of injuries on the 16th-century battlefield: Ambroise Paré’s contributions to neurosurgery and functional recovery

2022· article· en· W4294292749 sur OpenAlexaboutno aff
Marian T. Park, Giancarlo Mignucci-Jiménez, Lena Mary Houlihan, Mark C. Preul

Notice bibliographique

RevueNeurosurgical FOCUS · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistory of Medicine Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBattlefieldBattleMedicineSurgeryClassicsHistoryAncient history

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the 1536 siege of Turin in northern Italy, a young French barber-surgeon abandoned the conventional treatment of battle-inflicted wounds, launching a revolution in military medicine and surgical techniques. Ambroise Paré (1510-1590) was born into a working-class Huguenot family in Laval, France, during an era when surgery was not considered a respectable profession. He rose from humble origins as a barber-surgeon, a low-ranked occupation in the French medical hierarchy, to become a royal surgeon (chirurgien ordinaire du Roi) serving 4 consecutive French monarchs. His innovative ideas and surgical practice were a response to the environment created by new military technology on 16th-century European battlefields. Gunpowder weapons caused unfamiliar, complicated injuries that challenged Paré to develop new techniques and surgical instruments. Although Paré's contributions to the treatment of wounds and functional prosthetics are documented, a deeper appreciation of his role in military neurosurgery is needed. This paper examines archives, primary texts, and written accounts by Paré that reveal specific patient cases highlighting his innovative contributions to neurotrauma and neurosurgery during demanding and harrowing circumstances, on and off the battlefield, in 16th-century France. Notably, trepanation indications increased because of battlefield head injuries, and Paré frequently described this technique and improved the design of the trepan tool. His contribution to neurologically related topics is extensive; there are more chapters devoted to the nervous system than to any other organ system in his compendium, Oeuvres. Regarding anatomical knowledge as fundamentally important and admiring the contemporary contributions of Andreas Vesalius, Paré reproduced many images from Vesalius' works at his own great expense. The manner in which Paré's participation in military expeditions enabled collaboration with multidisciplinary artisans on devices, including surgical tools and prosthetics, to restore neurologically associated functionality is also discussed. Deeply religious, in a life filled with adventure, and serving in often horrendous conditions during a time when Galenic dogma still dominated medical practice, Paré developed a reputation for logic, empiricism, technology, and careful treatment. "I have [had] the opportunity to praise God, for what he called me to do in medical operation, which is commonly called surgery, which could not be bought with gold or silver, but by only virtue and great experimentation."

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeSans objet
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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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