P-28: Quality of Reporting of the Literature on Gastrointestinal Reflux After Repair of Esophageal Atresia-Tracheoesophageal Fistula
Notice bibliographique
Résumé
There is variation in the management of postoperative gastroesophageal reflux (GER) in esophageal atresia-tracheoesophageal fistula (EA-TEF). Well-reported literature is important for clinical decision-making. We assessed the quality of reporting (QOR) of postoperative GER management in EA-TEF. A comprehensive search of MEDLINE, EMBASE, CINHAL, CENTRAL databases and grey literature was conducted. Included articles reported a primary diagnosis of EA-TEF, a secondary diagnosis of postoperative GER, and primary treatment of GER with anti-reflux medications. The QOR was assessed using the STrengthening the Reporting of OBservational studies in Epidemiology (STROBE) checklist. An overall quality percentage (OQP) score was calculated. Retrieval of 2910 articles resulted in 48 relevant articles (N = 2592 patients) with an OQP of 48–95% (median = 65%). The best reported items were “participants and outcome data” (93.8%), “general results” (91.7%) and “background/descriptive data” (89.6%). Less than 20% of studies provided detailed “main results;” less than 5% of studies reported adequately on “bias” or “funding.” Sample size calculation and study limitations were included in 17 (35.4%) and 16 (33.3%) studies respectively. Follow-up time was inconsistently reported. Although the overall QOR is moderate using STROBE, important areas are under-reported. Inadequate methodological reporting may lead to inappropriate clinical decisions. Awareness of STROBE emphasizing proper reporting is needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,126 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».