Evaluating the Efficacy of Aggressive Treatments and Palliative Care for Traumatic Brain Injuries in Elderly Patients: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Traumatic brain injuries (TBIs) are caused by trauma to the head or body, and are a prominent issue within the geriatric population. Severe TBIs can result in a myriad of symptoms including headaches, problems with speech, loss of consciousness, coma, and potential death. Methods: The goal of this paper is to determine if aggressive treatment would be better suited to treat severe TBIs in the elderly population as compared to the standard cons. A primary literature search was conducted using PubMed, EMBASE, and Google Scholar, and 9 articles were chosen based on the inclusion and exclusion criteria identified. Results: It was found that aggressive treatments such as depressive craniotomies are effective in treating TBIs, improving GCS scores and decreasing mortality rates. Despite this, aggressive treatment cannot be universally applied, as many factors beyond age contribute to the type of treatment that can be administered. Furthermore, when aggressive treatment could not be used, palliative care is useful in treating TBIs in the elderly population, but it does not contribute significantly to the decrease in mortality. Discussion: As a result, the study concludes that while aggressive treatment is often more beneficial than palliative care, the specific combinatorial of these treatments should be considered based on the individual needs and medical history of each patient Conclusion: This finding is essential as it contributes to the limited body of knowledge currently available for the treatment of TBIs in the elderly population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».