Post-operative outcomes after cleft palate repair in syndromic and non-syndromic children: a systematic review protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a lack of high-level evidence on the surgical management of cleft palate. An appreciation of the differences in the complication rates between different surgical techniques and timing of repair is essential in optimizing cleft palate management. METHOD: A comprehensive electronic database search will be conducted on the complication rates associated with cleft palate repair using MEDLINE, EMBASE, and the Cochrane Central Register of Controlled Trials. Two independent reviewers with expertise in cleft pathology will screen all appropriate titles, abstracts, and full-text publications prior to deciding whether each meet the predetermined inclusion criteria. The study findings will be tabulated and summarized. The primary outcomes will be the rate of palatal fistula, the incidence and severity of velopharyngeal insufficiency, and the rate of maxillary hypoplasia with different techniques and also the timing of the repair. A meta-analysis will be conducted using a random effects model. DISCUSSION: The evidence behind the optimal surgical approach to cleft palate repair is minimal, with no gold standard technique identified to date for a certain type of cleft palate. It is essential to appreciate how the complication rates differ between each surgical technique and each time point of repair, in order to optimize the management of these patients. A more critical evaluation of the outcomes of different cleft palate repair methods may also provide insight into more effective surgical approaches for different types of cleft palates.
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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 | 0,033 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,003 |
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 ».