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Enregistrement W4399366696 · doi:10.3390/bios14060296

Optical Devices for the Diagnosis and Management of Spinal Cord Injuries: A Review

2024· review· en· W4399366696 sur OpenAlexaff
Sonika Sharma, Neeti Kalyani, Taposhree Dutta, Jesús Salvador Velázquez-González, Ignacio Llamas‐Garro, Bora Ung, Joan Bas, R. Dubey, Satyendra K. Mishra

Notice bibliographique

RevueBiosensors · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOptical Imaging and Spectroscopy Techniques
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSpinal cordSpinal cord injuryScoliosisQuality of life (healthcare)Physical medicine and rehabilitationSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Throughout the central nervous system, the spinal cord plays a very important role, namely, transmitting sensory and motor information inwardly so that it can be processed by the brain. There are many different ways this structure can be damaged, such as through traumatic injury or surgery, such as scoliosis correction, for instance. Consequently, damage may be caused to the nervous system as a result of this. There is no doubt that optical devices such as microscopes and cameras can have a significant impact on research, diagnosis, and treatment planning for patients with spinal cord injuries (SCIs). Additionally, these technologies contribute a great deal to our understanding of these injuries, and they are also essential in enhancing the quality of life of individuals with spinal cord injuries. Through increasingly powerful, accurate, and minimally invasive technologies that have been developed over the last decade or so, several new optical devices have been introduced that are capable of improving the accuracy of SCI diagnosis and treatment and promoting a better quality of life after surgery. We aim in this paper to present a timely overview of the various research fields that have been conducted on optical devices that can be used to diagnose spinal cord injuries as well as to manage the associated health complications that affected individuals may experience.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,744
Score d'incertitude au seuil0,585

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,365 · 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'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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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