MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4404349227 · doi:10.1227/neuprac.0000000000000104

Methodology for the Formulation of the Guidelines for the Management of Moderate to Severe Traumatic Brain Injury in Austere and Combat Environments

2024· article· en· W4404349227 sur OpenAlexaff
Ross C. Puffer, Andrés M. Rubiano, Simon Oczkowski, Gregory W. J. Hawryluk, Jamshid Ghajar, Halinder S. Mangat, Randy S. Bell, Jeffrey V. Rosenfeld, Lynne Lourdes N. Lucena, William R. Copeland, Grant W. Mallory, Scott A. Cota, Bradley A. Dengler

Notice bibliographique

RevueNeurosurgery Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury and Neurovascular Disturbances
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesUniformed Services University of the Health SciencesU.S. Department of Defense
Mots-clésNeurointensive careTraumatic brain injuryMedicineGuidelineBest practiceMedical emergencyTertiary careLimited resourcesIntensive care medicineEmergency medicineRisk analysis (engineering)Psychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Care for the patient with traumatic brain injury (TBI) in austere or combat environments is challenging because resources are substantially limited as compared with care for these patients in a tertiary medical facility. Significant research has been and will continue to be performed on TBI care in these settings. This includes high-quality, evidence-based guidelines that are routinely updated to help guide the treating team as to best practices for a wide range of TBI presentations, complications, and outcomes. Much less is known regarding best practices for TBI care in a resource-limited environment, such as a facility in an austere environment without advanced imaging, dedicated neurointensive care, or definitive neurosurgical capabilities. The aim of this study was to identify the methodology that will be used for an upcoming in-person guideline conference, focusing on the care of patients with TBI in resource-limited austere and/or combat zones.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,864
Score d'incertitude au seuil0,217

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,247
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,166 · 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'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNeurosurgery OpenMême sujetTraumatic Brain Injury and Neurovascular DisturbancesTravaux en français237 207