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Enregistrement W4313543996 · doi:10.29271/jcpsp.2023.01.107

Late Presentation of Acute Limb Ischemia: Causes and Outcomes

2023· article· en· W4313543996 sur OpenAlexaff
Munazza Saleem

Notice bibliographique

RevueJournal of College of Physicians And Surgeons Pakistan · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAdverse effectPatient safetyMedication errorHarmIntensive care medicineNear missDrug administrationFood and drug administrationBarcodeMedical emergencyPharmacologyHealth careComputer sciencePsychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To determine the causes of interventions in patients with acute limb ischemia (ALI), the time lapse of presentation, and the outcome.Study Design: An observational study.Methodology: All delayed acute limb ischemia cases (presenting later than 6 hours after the onset of symptoms) were included in the study.Cases of ALI secondary to accidental trauma were excluded except those of iatrogenic trauma like patients with intravenous drug abuse and intra-arterial accidental drug infiltration.Patients' demographic data, clinical history, aetiology, examination findings, and treatment data; including type of surgery, level of amputation, adjunctive treatment were recorded.Results: Total number of delayed ALI cases was 147.Mean age was 59.52 17.77 years.Seventy-five (51%) were females while 72(49%) were males.The right lower limb was involved in 56(38%) cases.A hundred (68%) thromboembolectomies were successful and limbs were saved, while 19(12.9%)had failure after the procedure.Three (2%) patients expired within 24 hours of thromboembolectomy.Twenty-five (17%) had frank gangrene at presentation and ended up in amputations while 122 (82.9%) had questionable viability and underwent limb salvage procedures.Conclusion: Delayed presentation of ALI is very common; timely management with effective thromboembolectomies can save limbs in most of the patients.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,279

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,364 · 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.

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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