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Enregistrement W2553695491 · doi:10.1186/s40463-016-0173-z

Harmonic scalpel impact on blood loss and operating time in major head and neck surgery: A randomized clinical trial

2016· article· en· W2553695491 sur OpenAlexaff
Dieter K. Fritz, T. Wayne Matthews, Shamir Chandarana, Steven C. Nakoneshny, Joseph C. Dort

Notice bibliographique

RevueJournal of Otolaryngology - Head and Neck Surgery · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThyroid and Parathyroid Surgery
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBlood lossSurgeryHarmonic scalpelRandomized controlled trialHead and neckHead and neck surgeryOtorhinolaryngology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Long operating time and high blood loss contribute to post-surgical morbidity. Therefore, strategies to reduce these factors should to be tested using robust methods. The purpose of this study was to evaluate the impact of using the harmonic scalpel on operating time and blood loss in patients undergoing resection for advanced oral cancer (OSCC). METHODS: Thirty-six adult head and neck cancer patients with advanced OSCC requiring primary tumor resection with uni- or bi- lateral selective neck dissection from July 2012 to September 2014 were randomized to either the control group (traditional surgery) or the experimental group (harmonic surgery). Patients older than 18 years who were able to provide informed consent were eligible. Primary outcomes of interest were: intraoperative blood loss (mL) and operative time (minutes) for the ablative part of the surgery. RESULTS: Mean blood loss in the experimental group was 260 mL versus 403 mL in the control group (p = 0.08). Mean operative time was 140 min in the experimental group and 159 min in the control group (p = 0.2). CONCLUSIONS: In this randomized controlled trial, use of the harmonic scalpel did not effect intraoperative blood loss or OR time in patients undergoing surgery for advanced OSCC. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov, NCT02017834 .

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,296 · 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.

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

Citations15
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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