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Enregistrement W2566742887 · doi:10.4103/0972-9941.195573

Systematic review and meta-analysis of single-incision versus conventional multiport laparoscopic splenectomy

2016· review· en· W2566742887 sur OpenAlexaboutno aff
Jianbao Wei, Yuan Lin, Shike Wu, Hao Lai, Jiangyang Zhao, Xin Deng, Jian Liang, Xianwei Mo, Jiansi Chen

Notice bibliographique

RevueJournal of Minimal Access Surgery · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMinimally Invasive Surgical Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisSurgerySplenectomyLaparoscopyInternal medicineSpleen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is no consensus that single-incision laparoscopic surgery splenectomy (SILS-SP) is on a par with conventional multiport laparoscopic surgery splenectomy (CMLS-SP). AIMS: The aim of this systematic review and meta-analysis was to assess feasibility and safety of SILS-SP when compared with CMLS-SP. MATERIALS AND METHODS: Eligible articles were identified by searching several databases including PubMed, EMBASE, CNKI (China) and the Cochrane Library, up until February 2016. Studies were reviewed independently and rated by Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale. Evaluated outcomes were complications, operative time, post-operative hospital stay, blood loss, starting diet, post-operative pain scores, conversion and analgesic requirements. RESULTS: Ten retrospective studies met the eligibility criteria. Overall, there was no significant difference between SILS-SP and CMLS-SP in complications, operative time, post-operative hospital stay, blood loss, starting diet, post-operative pain scores, conversion and analgesic requirements. CONCLUSIONS: SILS-SP is feasible and safe in certain patients, with no obvious advantages over CMLS-SP. Therefore, it may be considered an alternative to CMLS-SP. We await high-quality, double-blind RCTs. These should include clear statements on standard scores of post-operative pain and cosmetic results, longer follow-up assessment and cost-benefit analysis.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,032
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,277
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,164 · 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'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

Citations12
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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