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Enregistrement W2531563104 · doi:10.1597/16-095

Time Trends and Determinants of Fistula in Cleft Patients at BC Children's Hospital, Canada

2016· article· en· W2531563104 sur OpenAlexaboutno aff
Negar Salimi, Jolanta Aleksejüunienė, Edwin H. Yen, Angelina Y.C. Loo

Notice bibliographique

RevueThe Cleft Palate-Craniofacial Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCleft Lip and Palate Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFistulaPediatricsGeneral surgeryFamily medicineDemographySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To examine the time trends and determinants of palatal fistula in children with different types of cleft at British Columbia's Children's Hospital between 1995 and 2012. METHODS: A total of 558 medical charts of nonsyndromic patients with cleft lip and palate were eligible for the chart review. The occurrence of primary palatal fistula was assessed at any time throughout the patient's total observation period. Three types of clefts were recorded: unilateral cleft lip and palate (ULCLP), bilateral cleft lip and palate (BLCLP), and isolated cleft palate (ICP). Cleft severity, time period of treatment, type of surgery and surgeon's experience were tested as determinants. RESULTS: Of all 558 patients, 228 had ULCLP, 226 had ICP, and 104 had BLCLP. The combined postoperative palatal fistula rate was 28%. The significant differences in fistula rates related to type of cleft (patients with BLCLP had the highest fistula rates), time period (rates were higher in earlier years than in later years), type of surgery (highest rates were for two-flap palatoplasty), and surgeons with less experience. CONCLUSIONS: Almost one quarter of the patients, developed fistula, and fistula incidence declined after 2009. The higher fistula rates were determined by cleft severity, time period of treatment, type of surgery, and surgeon's experience.

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)0,002
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 enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil0,252

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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