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Enregistrement W4405724690 · doi:10.3390/ohbm5020021

Approach to Epistaxis

2024· article· en· W4405724690 sur OpenAlexaff
Raisa Chowdhury, Sena Turkdogan, Jennifer A. Silver, Jessica Hier, Stuart Bursey, Danah Quttaineh, Mark Khoury, Lamiae Himdi

Notice bibliographique

RevueJournal of Otorhinolaryngology Hearing and Balance Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVascular Anomalies and Treatments
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntensive care medicinePsychological interventionEtiologyFirst lineHygienePresentation (obstetrics)SurgeryNursingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Epistaxis, commonly referred to as nosebleeds, is a frequent clinical presentation with etiologies spanning from localized trauma to systemic conditions and medication effects. Despite its high prevalence, management approaches vary significantly depending on the cause and severity. To provide a comprehensive review of current management strategies for epistaxis, focusing on initial interventions, evaluation techniques, and preventive measures. A structured review of the literature was conducted to identify effective strategies for the initial management, evaluation, and prevention of epistaxis. Emphasis was placed on practical applications for clinicians in both emergency and outpatient settings. Initial Management: Direct pressure and topical vasoconstrictors remain the first-line interventions. Persistent cases may require nasal packing or cautery. Evaluation: Identification of underlying causes such as hypertension, coagulopathies, and structural nasal abnormalities is crucial, particularly in recurrent or severe cases. Laboratory tests and imaging may aid in diagnosis and management planning. Prevention: Patient education on nasal hygiene, avoidance of nasal trauma, and maintenance of a humidified environment are critical in reducing recurrence. Integrating effective initial management with thorough evaluation and preventive strategies significantly improves patient outcomes.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil0,321

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,273 · 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'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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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