Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate if study design factors such as randomization, multi-center versus single center evidence, institutional surgical volume, and patient selection affect the outcomes for endovascular repair (EVAR) versus open surgical repair (OSR). Finally, we investigate trends over time in EVAR versus OSR outcomes. METHODS: Search strategies for comparative studies were performed individually for: OVID's MEDLINE, EMBASE, CINAHL, HAPI, and Evidence Based Medicine (EBM) Reviews (including Cochrane DSR, ACP Journal Club, DARE and CCTR), limited to 1990 and November 2006. RESULTS: Identified literature: 84 comparative studies pertaining to 57,645 patients. These include 4 randomized controlled trials (RCTs), plus 2 RCTs with long-term follow-up. The other 78 comparative studies were nonrandomized with 75 reporting perioperative outcomes, of which 16 were multi-center, and 59 single-center studies. Of the single-center studies 31 were low-volume and 28 were high-volume centers. In addition, 5 studies had all patients anatomically eligible for EVAR, and 8 studies included high-risk patients only. Finally, 25 long term observational studies reported outcomes up to 3 years. OUTCOMES: Lower perioperative mortality and rates of complications for EVAR versus OSR varied across study designs and patient populations. EVAR adverse outcomes have decreased in recent times. CONCLUSION: EVAR highlights the problem of performing meta-analysis when the experience evolves over time.
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 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 | 0,263 | 0,461 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,024 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».