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Enregistrement W2069654009 · doi:10.1097/00006254-200405000-00024

Adhesion Prevention in Gynecologic Surgery

2004· review· en· W2069654009 sur OpenAlexaff
Dania Al‐Jaroudi, Togas Tulandi

Notice bibliographique

RevueObstetrical & Gynecological Survey · 2004
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntestinal and Peritoneal Adhesions
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAdhesionBowel obstructionSurgeryInfertilityIntensive care medicinePregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UNLABELLED: The objectives of this study are to evaluate the magnitude of postsurgical adhesions clinically, their impact on the hospital budget, and the available adhesion-reducing substances. We conducted a review of relevant literature on intraabdominal adhesion, adhesion-reducing substances, and their related cost. The relevance of adhesions to gynecology not only relates to infertility and abdominal pain, but also to the occurrence of bowel obstruction. There have been many substances and materials used to decrease the adhesion formation. However, there is still no adhesion-reducing substance that is unequivocally effective. Its use is also costly. The most common cause of small-bowel obstruction is postsurgical adhesions. Indeed, more than one half of patients with adhesion-related small-bowel obstruction had previous gynecologic operations, and a high percentage occurs after abdominal hysterectomy. To date, there has been no study suggesting that the use of adhesion-reducing substances decreases the risk of bowel obstruction or the long-term costs to the healthcare system. The long-awaited substance or barrier that unequivocally prevents adhesion formation is yet to come. TARGET AUDIENCE: Obstetricians & Gynecologists, Family Physicians. LEARNING OBJECTIVES: After completion of this article, the reader should be able to list the causes of small bowel obstruction, to describe the commercially available adhesion-reducing substances, and to compare the efficacy of the various adhesion-reducing substances.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,220
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations64
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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