MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4414625029

The History of Anesthesia and Anesthesiologists in Iran.

2024· article· en· W4414625029 sur OpenAlexaff
Alireza Salimi, Makan Sadr, Babak Daneshfard

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistory of Medicine Studies
Établissements canadiensCanadian Journal of Administrative Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnesthesiologyPain medicineIntervention (counseling)Nurse anesthetistIntensive careRegional anesthesia
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The evolution of anesthesia and anesthesiology represents a pivotal chapter in the history of medical science, significantly enhancing patient care and surgical outcomes. General anesthesia, defined as the deliberate induction of a temporary state of pain relief, muscle paralysis, memory impairment, and unconsciousness, has revolutionized medical procedures by inhibiting the normal functioning of the central nervous system. In Iran, the journey of anesthesiology began with early contributions from ancient scholars and practitioners, whose innovative techniques laid the groundwork for future advancements. The field witnessed significant progress in the mid-20th century, aligning with global developments in medical science. Initially focused on intraoperative care, anesthesiology in Iran expanded to encompass preoperative evaluations, postoperative assessments, and comprehensive patient monitoring, addressing complications related to surgery and anesthesia. In addition to analyzing the evolution of anesthesiology from solely surgical intervention to a broader field encompassing preoperative evaluation, postoperative care, and critical care management, this paper addresses the challenges and opportunities facing anesthesia and anesthesiology in Iran, including the need for wider access to safe and reliable services and the integration of advanced technologies.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,146 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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 revuePubMedMême sujetHistory of Medicine StudiesTravaux en français237 207