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Enregistrement W2017284666 · doi:10.1308/1478708051649

Appendix mass: do we know how to treat it?

2005· review· en· W2017284666 sur OpenAlexaff
Irfan Ahmed, D.E. Deakin, Simon L. Parsons

Notice bibliographique

RevueAnnals of The Royal College of Surgeons of England · 2005
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAppendicitis Diagnosis and Management
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProtocol (science)CINAHLMEDLINEGeneral surgeryAppendixConfidence intervalAsymptomaticSurgeryAlternative medicinePsychological interventionInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The traditional management of appendiceal mass has been an initial conservative approach followed by interval appendicectomy. More recently, the necessity of interval appendicectomy has been questioned by a growing amount of evidence in the surgical literature. The aim of this study was to review the available scientific evidence and to determine how appendiceal masses are currently being managed in the Mid-Trent region by general surgeons. PATIENTS & METHODS: A literature search using Medline, Embase, Cinahl, HMIC and Biosis was carried out. A personal or telephonic survey of all consultants and specialist registrars working in general surgery in the Mid-Trent region (n = 67) was conducted recording their management protocol of 3 different clinical scenarios--a 14-year-old boy, a 29-year-old female and a 68-year-old male. Responses of the questionnaire were entered to a database in Microsoft Access 2000 and analysed. RESULTS: The results showed that there was difference of opinion on the management of appendix mass in either scenario. Appendectomy (interval or emergency) is still practised by 75% of general surgeons in the Mid-Trent region and less that 25% manage asymptomatic appendix mass without interval appendectomy. Additionally, specialist registrars appear more likely not to offer patients interval appendicectomy after successful conservative management (P < 0.05). CONCLUSIONS: At present, there is no agreed consensus on the management of appendiceal mass. There is a need to develop a protocol for the management of this common problem.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,008
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,272 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations67
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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