Is Suction Drainage an Effective Means ofPreventing Hematoma in Thyroid Surgery? A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the efficacy of suction drainage in preventing postoperative hematoma formation in thyroid surgery. METHODS: We conducted a meta-analysis using only randomized controlled trials in which the incidence of post-thyroidectomy hematoma was compared directly in patients with and without suction drains (eight studies since 1980; N = 944). The odds ratio (OR) with respective confidence intervals (CIs) using the fixed effects model was reported. We used an OR < 1.0 as being in favour of treatment (ie, the use of suction drains). RESULTS: In our meta-analysis, there was no statistically significant difference between the rates of post-thyroidectomy hematoma whether or not suction drains were used when the results were combined using a fixed effects model (OR 1.04, 95% CI-1.93), with p = .90. In this comparison, a fixed effects model was used rather than a random effects model because there was no statistically significant heterogeneity (chi2 = 6.26, p = .28). CONCLUSIONS: We conclude that the use of suction drains in thyroid surgery to prevent postoperative hematoma is not evidence based.
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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 | 0,009 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».