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Enregistrement W2111660741 · doi:10.1002/hed.10240

Microvascular free tissue transfer in elderly patients: The Toronto experience

2003· article· en· W2111660741 sur OpenAlexaffabout
E. Beausang, Erik E. Ang, Joan E. Lipa, Jonathan C. Irish, Dale H. Brown, Patrick Gullane, Peter C. Neligan

Notice bibliographique

RevueHead & Neck · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReconstructive Surgery and Microvascular Techniques
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineConcomitantDiabetes mellitusSurgeryHead and neckFree flapDiseasePopulationMedical historyAdverse effectObstructive lung diseaseCOPDInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Microvascular free tissue transfer has become an accepted and versatile method of reconstruction in the head and neck region, offering a one-stage procedure and thus reducing the number and length of hospital stays. Many of the patients requiring head and neck free flaps are elderly, with concomitant medical problems, including respiratory and cardiovascular compromise, and are therefore potentially at higher risk of adverse outcomes. In addition, they frequently have a history of heavy alcohol and cigarette consumption, which can compound the risks. METHODS: We analyzed a series of 288 intraoral free flap reconstructions and arbitrarily divided them into four groups depending on age: <50, 51-60, 61-70, >70. These reconstructions were all performed for malignant lesions. Preoperative medical problems, including ischemic heart disease, hypertension, chronic obstructive pulmonary disease, peripheral vascular disease, and diabetes, were assessed and compared among the different age groups. CONCLUSIONS: Our results suggest that free flap surgery is a safe technique in elderly patients with comparable surgical complications to a younger patient population. As a result of concomitant medical problems, however, postoperative medical complications are more frequent in the older age groups, with a resultant increase in length of hospital stay.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,254 · 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'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

Citations163
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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