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Enregistrement W2258851440 · doi:10.1089/gyn.2015.0082

Unidirectional Barbed Suture for Vaginal-Cuff Closure in Laparoscopic and Robotic Hysterectomy

2016· article· en· W2258851440 sur OpenAlexaboutno aff
Douglas Brown, Joseph M. Gobern

Notice bibliographique

RevueJournal of Gynecologic Surgery · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUterine Myomas and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBarbed sutureSurgeryDehiscenceCuffFibrous jointHysterectomyWound dehiscenceRetrospective cohort study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: The aim of this research was to estimate the incidence of vaginal-cuff dehiscence in patients undergoing total laparoscopic hysterectomy (TLH) or TLH with robotic assistance, using a unidirectional barbed suture compared to a vicryl suture. Materials and Methods: For this retrospective cohort study (Canadian Task Force Classification II-3), a total of 474 patient records were reviewed for women who underwent either TLH or TLH with robotic assistance. The procedures were performed by experienced minimally invasive gynecologic surgeons at a tertiary-care university-based teaching hospital and a community hospital from July 2010 to November 2012. Results: The overall incidence of vaginal-cuff dehiscence was 0.6%. There were 3 patients in the unidirectional barbed suture group diagnosed with vaginal cuff dehiscence, (0.8%, 95% CI: 0.2 to 2.4%), compared with no vaginal-cuff dehiscence in the delayed absorbable suture group (0.0%, 95% CI: 0.0% to 3.2%). One patient had recurrent dehiscence. There were no significant differences in postoperative bleeding, cellulitis, granulation tissue, or overall complications between the unidirectional and conventional suture groups (2.7% versus 1%; p = 0.47). Conclusions: Use of a unidirectional barbed suture for vaginal-cuff closure during TLH or TLH with robotic assistance does not increase the risk of vaginal-cuff dehiscence. (J GYNECOL SURG 32:167)

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,291

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,253 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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