Safety and efficacy of fetal surgery techniques to close a spina bifida defect in the fetal lamb model: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the safety and efficacy of different neurosurgical techniques for closure of spina bifida (SB) in the fetal lamb model. METHOD: Systematic review of studies reporting on fetal lambs undergoing induction and closure of SB compared with non-operated normal lambs (negative controls) and/or lambs not undergoing closure of the defect (positive controls). Primary outcomes were (1) survival at birth (safety) and/or (2) presence of Somatosensory Evoked Potentials on hind limbs and/or improvement in quantitative histological spinal cord findings and/or reversal of hindbrain herniation (efficacy). RESULTS: Out of 1311, 36 full-text articles were eligible. Nineteen were included for quality assessment. Due to high bias, only 2 adequately powered studies were included in the final analysis. An open approach using a 2-layer closure (muscle flap or acellular-dermal-matrix patch plus skin) was the only safe (patch + skin) and effective (both techniques) technique for prenatal closure in this animal model. No comparable level of evidence was identified for other techniques. CONCLUSION: The experimental literature on prenatal SB closure underscores the lack of standardization. At present, there is animal experimental evidence that a 2-layer closure by hysterotomy is safe and effective. This technique is currently clinically used in a subset of patients. As new clinical techniques are introduced, it would seem logic to preclinically validate them against this experimental standard.
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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 | 0,006 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».