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Enregistrement W2579705100 · doi:10.1186/s12893-016-0186-6

Albumin and surgical site infection risk in orthopaedics: a meta-analysis

2017· review· en· W2579705100 sur OpenAlexaboutno aff
Peizhi Yuwen, Wei Chen, Hongzhi Lv, Feng Chen, Yansen Li, Tao Zhang, Pan Hu, Jialiang Guo, Ye Tian, Lei Liu, Jiayuan Sun, Yingze Zhang

Notice bibliographique

RevueBMC Surgery · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood transfusion and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineAlbuminMeta-analysisInternal medicineOrthopedic surgerySerum albuminObservational studySurgerySurgical site infection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUD: Surigical site infection has been a challenge for surgeons for many years, the prevalence of serum albumin <3.5g/dL has been reported to be associated with increased orthopaedic complications. However, the prognostic implications and significance of serum albumin <3.5g/dL after orthopaedic surgeries remain ambiguity. In this study, we performed a meta-analysis to access the predictive value of serum albumin level on SSI. METHODS: A basic data search was performed in PubMed and Web of Science, in addition, references were manually searched. All of the observational studies contained preoperative albumin, outcomes of SSI or valuable data that could be abstracted and analysed for meta-analysis in orthopaedics. All of the studies were assessed using the classic Newcastle Ottawa Scale (NOS). They conformed to critical quality evaluation standards, and the final data analysis was performed with RevMan 5.2 software. RESULTS: = 68 %). No publication bias occurred based on two basically symmetrical funnel plots. CONCLUSION: Our meta-analysis demonstrated that an albumin level <3.5 g/dL had an almost 2.5 fold increased risk of SSI in orthopaedics, although this conclusion requires well-designed prospective cohort studies to be confirmed further.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,036
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,285
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,118 · 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

Citations147
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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