Postfasciotomy Classification System for Acute Compartment Syndrome of the Leg
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Acute compartment syndrome (ACS) is a true emergency. Even with urgent fasciotomy, there is often muscle damage and need for further surgery. Although ACS is not uncommon, no validated classification system exists to aid in efficient and clear communication. The aim of this study was to establish and validate a classification system for the consequences of ACS treated with fasciotomy. METHODS: Using a modified Delphi method, an international panel of ACS experts was assembled to establish a grading scheme for the disease and then validate the classification system. The goal was to articulate discrete grades of ACS related to fasciotomy findings and associated costs. A pilot analysis was used to determine questions that were clear to the respondents. Discussion of this analysis resulted in another round of cases used for 24 other raters. The 24 individuals implemented the classification system 2 separate times to compare outcomes for 32 clinical cases. The accuracy and reproducibility of the classification system were subsequently calculated based on the providers' responses. RESULTS: The Fleiss Kappa of all raters was at 0.711, showing a strong agreement between the 24 raters. Secondary validation was performed for paired 276 raters and correlation was tested using the Kendall coefficient. The median correlation coefficient was 0.855. All 276 pairs had statistically significant correlation. Correlation coefficient between the first and second rating sessions was strong with the median pair scoring at 0.867. All surgeons had statistically significant internal consistency. CONCLUSION: This new ACS classification system may be applied to better understand the impact of ACS on patient outcomes and economic costs for leg ACS.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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