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Record W2408723555 · doi:10.7202/1097004ar

L’oxygénothérapie hyperbare dans le traitement de la paralysie cérébrale : arnaque ou traitement approprié ?

2023· article· fr· W2408723555 on OpenAlexaffvenue
Carole Sénécal, Serge Larivée, Engelbert Richard, Pierre Marois

Bibliographic record

VenueRevue de psychoéducation · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicCerebral Palsy and Movement Disorders
Canadian institutionsUniversité de MontréalUniversity of Ottawa
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesGynecologyPhilosophyMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’oxygénothérapie hyperbare (OTH) consiste à soumettre un patient à des taux de pression plus élevés que la pression atmosphérique normale et de lui faire respirer 100 % d’oxygène. Cette approche a été mise à l’essai pour le traitement de nombreuses conditions médicales avec succès dans certains cas alors pour d’autres sa validité reste encore à démontrer. Dans le cas de la paralysie cérébrale son utilisation a soulevé de nombreuses controverses et les études conduites jusqu’alors n’ont pas encore convaincu tous les membres de la communauté scientifique et ce, malgré certains effets positifs mis en évidence. Une récente étude qui a montré des améliorations notables chez des enfants atteints de paralysie cérébrale (PC) traités avec de l’air légèrement pressurisé, de même que chez ceux traités avec un protocole standard pour l’oxygénothérapie hyperbare (l’OTH), est invoquée pour nier l’efficacité de l’OTH. Des considérations politiques et économiques, plutôt que purement scientifiques, jouent un rôle important dans cette controverse. Des recherches systématiques supplémentaires sont requises, mais entre-temps, comme les effets thérapeutiques de cette approche semblent plus importants que ceux des thérapies actuellement acceptées dans le traitement de la paralysie cérébrale, les enfants atteints de cette condition ne devraient pas se faire refuser l’accès à l’OTH.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.496
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.027
GPT teacher head0.312
Teacher spread0.285 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2023
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