Notice bibliographique
Résumé
Introduction Patients undergoing cardiothoracic surgery risk significant perioperative neurological dysfunction. This includes stroke, short- and long-term neurocognitive dysfunction, depression, delirium and confusion. The reasons for such injury are multi-factorial, and include hypoperfusion, macro- and microemboli, effects of general anaesthesia, initiation of inflammatory pathways and metabolic derangement. Postoperative monitoring is aimed at identifying abnormalities arising from a primary injury and/or preventing further neurological injury. In addition, neurological monitoring is useful for assessing sedation levels; patients on the critical care unit should ideally be lightly sedated, readily rousable and cooperative. Most drugs are given using standard dosing guidelines without applying knowledge of their pharmacokinetics and dynamics, and large variability is found when studying population pharmacology. Sedation and analgesia should be individualized and goal directed; therefore, appropriate monitoring is crucial. Clinical monitoring For the majority ofpatients in a cardiothoracic critical care unit, the central nervous system (CNS) is currently monitored clinically by means of regular neurological examination and sedation scores only. Neurological examination A physical examination forms the basis of any assessment of the CNS. However, because most patients are recovering from the effects of general anaesthesia or continue to receive a combination of sedatives and analgesics, only simple examination is possible and hence only gross neurological deficits elicited.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,015 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».