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Enregistrement W2775831015 · doi:10.1097/hco.0000000000000496

Systematic review and meta-analysis in cardiac surgery

2017· article· en· W2775831015 sur OpenAlexaff
Bobby Yanagawa, Derrick Y. Tam, Amine Mazine, Andrea C. Tricco

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Cardiology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac and Coronary Surgery Techniques
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisSystematic reviewObservational studyMedicineGuidelineMedical physicsIntensive care medicineClinical trialMEDLINERandomized controlled trialCardiac surgerySurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: The purpose of this article is to review the strengths and weaknesses of systematic reviews and meta-analyses to inform our current understanding of cardiac surgery. RECENT FINDINGS: A systematic review and meta-analysis of a focused topic can provide a quantitative estimate for the effect of a treatment intervention or exposure. In cardiac surgery, observational studies and small, single-center prospective trials provide most of the clinical outcomes that form the evidence base for patient management and guideline recommendations. As such, meta-analyses can be particularly valuable in synthesizing the literature for a particular focused surgical question. Since the year 2000, there are over 800 meta-analysis-related publications in our field. There are some limitations to this technique, including clinical, methodological and statistical heterogeneity, among other challenges. Despite these caveats, results of meta-analyses have been useful in forming treatment recommendations or in providing guidance in the design of future clinical trials. SUMMARY: There is a growing number of meta-analyses in the field of cardiac surgery. Knowledge translation via meta-analyses will continue to guide and inform cardiac surgical practice and our practice guidelines.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,786
Score d'incertitude au seuil0,606

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,266 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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