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Enregistrement W2887380301 · doi:10.1503/cjs.010317

A method to repair the recurrent laryngeal nerve during thyroidectomy

2018· article· en· W2887380301 sur OpenAlexvenueno aff
Angela Gurrado, Alessandro Pasculli, Angela Pezzolla, Giovanna Di Meo, Maria Luisa Fiorella, Rocco Cortese, Nicola Avenia, Mario Testini

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Surgery · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThyroid and Parathyroid Surgery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRecurrent laryngeal nerveThyroidectomySuperior laryngeal nerveSurgeryRecurrent nerveLarynxThyroidParalysisInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Vocal cord palsy (VCP) is one of the most frequent complications following thyroidectomy. We evaluated the outcomes of intraoperative reconstruction of the recurrent laryngeal nerve (RLN). Of 917 patients who underwent thyroid surgery in a single high-volume general surgery ward between 2000 and 2015, 12 (1.3%) were diagnosed with RLN injury and were retrospectively categorized into 2 groups: group A (n = 5), with intraoperative evidence of iatrogenic transection or cancer invasion of the RLN, and group B (n = 7), with postoperative confirmation of VCP. In group A, immediate microsurgical primary repair of the RLN was performed. Postoperative assessment included subjective ratings (aspiration and voice quality improvement) and objective ratings (perceptual voice quality according to the grade, roughness, breathiness, asthenia and strain [GRBAS] scale, and direct laryngoscopy). In group A, roughness, breathiness and strain were significantly lower at 9 months than at 3 months (p < 0.05). Although larger, multicentre studies are needed, the results suggest potentially excellent postoperative phonatory function after immediate RLN reconstruction.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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