Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the effect of energy-based vessel sealing compared with suturing in women undergoing vaginal hysterectomy with respect to surgical outcomes. DATA SOURCES: We searched the Cochrane Central Register of Controlled Trials, MEDLINE, and EMBASE. We also screened references from relevant articles and searched trial registries and other sources of unpublished literature. METHODS OF STUDY SELECTION: Randomized controlled trials comparing the use of energy-based vessel sealing devices with traditional suturing of vascular pedicles for vaginal hysterectomy, in women of any age, were included. TABULATION, INTEGRATION, AND RESULTS: Two authors completed independent data extraction and bias assessment of included articles. We used the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation methodology to assess bias across studies at the outcome level. Data were pooled based on the random effects model. Seven studies met inclusion criteria (n=662). Energy-based vessel sealing devices decreased operative time by a mean of 17.2 minutes (seven studies, 662 patients; 95% confidence interval [CI] 7.5-27.0) blood loss by a mean of 47.7 mL (five studies, 437 patients; 95% CI 15.5-79.9), drop in hemoglobin by 0.3 g/dL (two studies, 291 patients; 95% CI 0.1-0.6), and postoperative hospital stay by 0.25 days (five studies, 554 patients; 95% CI 0.13-0.37). There was no increase in the rate of complications for energy-based vessel sealing compared with traditional suturing. CONCLUSION: This review suggests that energy-based vessel sealing devices may decrease operating time, blood loss, and hospital stay. There was no difference in complication rate and no studies investigated mortality or quality of life.
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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 | 0,007 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».