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Enregistrement W2031584437 · doi:10.1055/s-0034-1383858

Facial Nerve Outcome after Vestibular Schwannoma Resection: A Comparative Meta-Analysis of Endoscopic versus Open Retrosigmoid Approach

2014· article· en· W2031584437 sur OpenAlexaff
Mohammed Aref, Michael Bennardo, Forough Farrokhyar, Kesava Reddy, Abdullah Alobaid

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurological Surgery Part B Skull Base · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMeningioma and schwannoma management
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSchwannomaMedicineVestibular systemSurgeryEndoscopyFacial nerveResectionRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The minimal access retrosigmoid endoscopic approach to vestibular schwannoma (VS) resection has been used with promising results. However, it has not been compared with the standard open approach in the literature. We performed a meta-analysis review for all articles describing both approaches for VS from 1996 to 2011. We found 1861 articles. After review and discussion, we narrowed our study to 25 articles, 4 endoscopic and 21 open. The total number of patients was 3026 for open and 790 for endoscopic. The mean tumor sizes in the open and endoscopic series were 2.5 cm and 2.7 cm, respectively. Good facial nerve outcome was achieved in 67% of the open series patients and in 94% of the endoscopic series patients. Other outcomes in the open and endoscopic series were the following: gross total resection, 91% versus 97%; functional hearing, 22.6% versus 46%; wound infection, 1.3% versus 2.6%; and recurrence, 5.4% versus 2.2%. We acknowledge the limitations of our study, but we can state that the endoscopic approach is not inferior to the standard open approach. In expert hands the endoscopic approach can offer as good a result as the open, with potential benefits such as less pain and a shorter length of stay in the hospital. There is a need for more controlled studies for a definitive comparison.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,022
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,279
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,081 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations8
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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