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Enregistrement W2523880933 · doi:10.1097/prs.0000000000002573

Biomechanical Analysis of Barbed Suture in Flexor Tendon Repair versus Conventional Method: Systematic Review and Meta-Analysis

2016· review· en· W2523880933 sur OpenAlexaboutno aff
Jin Yong Shin, Jin Soo Kim, Si‐Gyun Roh, Nae‐Ho Lee, Kyung‐Moo Yang

Notice bibliographique

RevuePlastic & Reconstructive Surgery · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopedic Surgery and Rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBarbed sutureMeta-analysisMedicineFibrous jointTendonSurgeryPublication biasSubgroup analysisPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The barbed suture technique uses newly developed materials for flexor tendon repair. In this study, the authors examine the effectiveness of using barbed sutures in flexor tendon repair compared with conventional methods. METHODS: A systematic literature review and meta-analysis was performed using MEDLINE, Embase, and Cochrane databases. Barbed suture and conventional suture methods were extracted as predictor variables, and maximum force, gap formation force, and cross-sectional area were extracted as outcome variables. Subgroup analyses were performed according to the source of suture materials and the number of strands. The Newcastle-Ottawa Scale was used to assess the quality of studies. Publication bias was evaluated using funnel plots. RESULTS: The search strategy identified 86 publications. After screening, 12 articles were selected for review. Barbed sutures are comparable in effectiveness to conventional methods in terms of maximum force, gap formation force, and cross-sectional area. In the subgroup analysis, barbed sutures also have comparable effects to conventional methods in terms of maximum force and gap formation force. CONCLUSIONS: The authors' meta-analysis found that the use of barbed sutures in flexor tendon repair was competitive compared to conventional methods in terms of maximum force and gap formation force. Long-term in vivo studies are needed to confirm these findings. CLINICAL QUESTION/LEVEL OF EVIDENCE: Therapeutic, V.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens large)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,442
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,013
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,286 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations19
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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