Postoperative management in the prevention of complications after septoplasty
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES/HYPOTHESIS: The purpose of this article is to assess the relative rates of septal hematomas, synechiae, and septal perforations associated with methods commonly used to manage the nasal septum after septoplasty. As a secondary objective, we assessed the relative contribution of each method of septal management with respect to pain and patient discomfort. STUDY DESIGN: Systematic review. METHODS: A systematic literature search was performed for all relevant English randomized controlled, cohort, or case-control trials. Inclusion criteria included any study that assessed postoperative septal hematoma, perforation, or synechiae formation and reported on these outcomes regardless of method of septoplasty. Two authors independently extracted study information and analyzed all included articles for bias. RESULTS: A total of 279 studies were identified, with 17 meeting the inclusion criteria. The majority of the studies had a high risk of bias that prevented the performance of a meta-analysis. Eight studies provided data on postoperative pain associated with different techniques, and quilting sutures were found to be significantly less painful than both nasal packing and septal splints. CONCLUSIONS: Due to the low level of evidence and the high bias of the studies, the results of this systematic review fail to demonstrate a clear benefit among any of the postseptoplasty treatment techniques. However, the results do demonstrate that septal sutures are associated with less postoperative pain versus the other methods of septal management in this review.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».