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Enregistrement W4404256328 · doi:10.1097/scs.0000000000010802

A Mobile Craniofacial Surgery Unit: Reconstructing Casualties of War in Ukraine

2024· article· en· W4404256328 sur OpenAlexaffabout
Kira Antonyshyn, Tara Lynn Teshima, Sultan Al‐Shaqsi, Danny Enepekides, Kevin Higgins, Carolyn Lévis, Leif Sigurdson, John H. Phillips, Oleh Antonyshyn

Notice bibliographique

RevueJournal of Craniofacial Surgery · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFacial Trauma and Fracture Management
Établissements canadiensUniversity of ManitobaWinnipeg Regional Health AuthorityHospital for Sick ChildrenSt. Joseph’s Healthcare HamiltonHealth Sciences CentreMcMaster UniversityUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCraniofacialCraniofacial surgeryUnit (ring theory)General surgeryMedical emergencyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes the development and implementation of a mobile craniofacial surgical unit designed to address complex posttraumatic craniofacial deformities in both civilian and military casualties resulting from Russia's invasion of Ukraine. Restricted air space, limited possibilities for transportation of personnel and equipment, frequent interruption of power and water supply, and constant threat of injury to patients and medical personnel from missile and drone strikes, precludes reliable and safe delivery of tertiary care. The Canada Ukraine Surgical Aid Program (CUSAP) addressed these challenges by establishing a mobile craniofacial surgery unit, operating just outside of the war zone. The following report characterizes the civilian and military casualties, highlights the barriers to the provision of adequate tertiary care locally, and provides a detailed description of the measures that were taken to organize the mobile unit. The effectiveness of this program is documented, and specific challenges are illustrated through case examples. We believe this model serves as a template for delivering surgical aid to victims of any global disaster where care cannot be provided locally.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,430
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,263 · 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.

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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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