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Enregistrement W4403617201 · doi:10.1017/s0022215124001397

Paediatric temporal bone fractures: a single centre experience

2024· article· en· W4403617201 sur OpenAlexafffund
Arash Algouneh, Edward Madou, Karan Gandhi, Josée Paradis, M. Elise Graham, Julie E. Strychowsky, Murad Husein, Peng You

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Laryngology & Otology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFacial Nerve Paralysis Treatment and Research
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesLondon Health Sciences CentreLawson Health Research Institute
Mots-clésTemporal boneMedicineDentistryGeologyComputer scienceSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study aimed to evaluate clinical characteristics, treatments and outcomes of paediatric temporal bone fractures at our institute. METHODS: A retrospective study of paediatric skull fractures confirmed by imaging from January 2010 to December 2022. Data on demographics, clinical presentations, injury mechanisms and complications were analysed, and fractures were categorised into otic capsule sparing (OCS) and violating (OCV). RESULTS: Of 369 skull fracture cases, 88 (24 per cent) involved temporal bones, predominantly caused by falls and vehicle accidents. Common symptoms were loss of consciousness, hematoma, and hemotympanum, with complications like facial nerve injury and cerebrospinal fluid leaks in 3.4 per cent of cases. OCV fractures led to more severe complications, including hearing loss. Audiology showed 65 per cent without hearing impairment, while others had various degrees of loss. CONCLUSION: Paediatric temporal bone fractures, particularly OCV types, pose significant challenges. Early detection and thorough management are vital, underscoring the need for consistent data collection and regular audiometric monitoring.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,309 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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