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Enregistrement W2011679201 · doi:10.1590/s0100-69912012000600009

Fatores preditivos de morbidade nas ressecções pancreáticas esquerdas

2012· article· pt· W2011679201 sur OpenAlexaff
Fábio Athayde Veloso Madureira, Philippe Grès, Rodrigo Rodrigues Vasques, H Levard, Bruto Randone, Brice Gayet

Notice bibliographique

RevueRevista do Colégio Brasileiro de Cirurgiões · 2012
Typearticle
Languept
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic and Hepatic Oncology Research
Établissements canadiensCollège Montmorency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGynecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate the postoperative morbidity of distal pancreatic resections and to investigate its predictive factors. METHODS: The study was conducted retrospectively from a prospectively database maintained. From 1994 to 2008, 100 consecutive patients underwent left pancreatic resections. The primary variable of interest was postoperative morbidity, and various other characteristics of the population were simultaneously recorded. Later, for the analysis of predictors of postoperative morbidity, the subgroup of patients who underwent distal pancreatectomy with spleen preservation (n = 65) was separately analyzed with regards to the different techniques of section of the pancreatic parenchyma, as well as to other possible predictors of postoperative morbidity. RESULTS: Considering all left pancreatic resections performed, the occurrence of overall, relevant and serious complications was 55%, 42% and 20%, respectively. The factors predictive of postoperative morbidity after distal pancreatectomy with spleen preservation were the technique employed for section of the pancreatic parenchyma, age, body mass index and the performance of concomitant abdominal operations. CONCLUSION: The morbidity associated with pancreatic resections to the left of the superior mesenteric vessels was high. According to the stratification adopted based on the severity of complications, some predictive factors have been identified. Future studies with larger cohorts of patients are needed to confirm these results.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,316 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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