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Enregistrement W2469167916 · doi:10.1186/s40463-016-0154-2

Heat and moisture exchanger use reduces in-hospital complications following total laryngectomy: A case–control study

2016· article· en· W2469167916 sur OpenAlexaff
Andrew Foreman, Robert J. De Santis, Fayzullo Sultanov, Danny Enepekides, Kevin Higgins

Notice bibliographique

RevueJournal of Otolaryngology - Head and Neck Surgery · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThyroid and Parathyroid Surgery
Établissements canadiensUniversity of TorontoHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesRoyal Australasian College of Surgeons
Mots-clésLaryngectomyMedicineDemographicsAdverse effectVoice prosthesisOdds ratioSurgeryInternal medicineLarynx

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Total laryngectomy (TL) is an appropriate oncologic operation for many patients with laryngeal cancer delivering excellent oncologic outcomes, however it remains beset with significant functional consequences. Following TL, the upper and lower airways are permanently disconnected, which causes unfiltered, cold air with reduced humidity to enter the tracheobronchial tree, resulting in mucus overproduction and an increase in the viscosity of the mucus. In response to this, Heat and moisture exchangers were developed to compensate for the lost functions of the upper respiratory tract and their effect on the patients' respiratory performance in addition to their quality of life. METHODS: The case records of 48 patients undergoing total laryngectomy were reviewed and data concerning demographics, surgical details, post-operative care requirements and adverse events was retrieved. Post hoc analysis of the case patients was undertaken to identify any benefit of using a heat and moisture exchanger (HME) system with particular reference to post-operative respiratory outcomes. RESULTS: There was no significant difference between case and control subjects based on demographics, extent of surgery or need for flap repair. 16 patients had used a HME and 32 patients had used external humidification (EH). Of those experiencing mucous plugging, only 3/24 (12.5 %) had used a HME system, in contrast to 21/24 (87.5 %) who used EH (Chi square = 9.375, p = 0.002). The odds ratio of having an adverse event if not using HME was 8.27 (CI = 1.94 - 35.71). Use of HME also significantly reduced the number of days requiring physiotherapy (1.75 days vs. 3.20 days, p = 0.034). CONCLUSION: Use of an HME system can reduce in-hospital complications, in particular episodes of mucus plugging, and post-operative care requirements. Furthermore, there is a cost benefit to using HME systems that warrants more widespread introduction of these devices in head and neck surgery centers.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,685

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations17
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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