L’importance de l’hémoglobine : gestion périopératoire du sang pour les patients en oncologie
Bibliographic record
Abstract
Au Canada, le nombre de cas de cancer augmente chaque année et, par conséquent, le nombre de patients en oncologie qui subissent une opération. La chirurgie cause un stress particulièrement intense à l’organisme déjà fragilisé par la maladie et les traitements. Les transfusions périopératoires de globules rouges sont essentielles pour stabiliser le taux d’hémoglobine et soigner l’anémie, ainsi que pour gérer la perte de sang attendue pendant l’opération. Il est nécessaire d’examiner en profondeur et d’anticiper les facteurs de risque associés aux transfusions sanguines périopératoires pour améliorer le devenir des patients. Ces dernières années, la recherche sur la gestion périopératoire du sang des patients en oncologie recommande tout spécialement la création de programmes d’intervention coordonnés pour réduire la nécessité et le nombre de transfusions sanguines administrées avant, pendant et après l’opération. Pour recenser les patients à risque de complications périopératoires et leur faire bénéficier d’interventions rapides et d’une observation continue, la bonne stratégie est de mettre en lien les chirurgiens oncologues avec un programme local ou provincial de conservation du sang.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".