Preoperative Angiography for Free Fibula Flap Harvest: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The necessity for routine preoperative imaging for free fibula harvest is controversial. The primary objective of this meta-analysis is to determine if lower extremity angiography is necessary to detect abnormalities that may alter flap selection. The secondary objective is to determine if physical examination alone is sufficient to predict these abnormalities. METHODS: A literature search was performed using Cochrane, CENTRAL, MEDLINE, CINAHL, and EMBASE. Studies were selected for inclusion if they included patients undergoing free fibula flap harvest with preoperative imaging, with or without physical examination findings. Data extraction was performed independently and in duplicate, including a change in flap selection and the level of agreement between physical examination and imaging. Pooled proportions were calculated using a random-effects model and 95% confidence intervals (CI). RESULTS: Sixteen studies were included for analysis. Mean sample size was 42 patients (range: 5-123). Included studies were of low methodologic quality. Pooled proportion of patients who had flap selection change secondary to abnormalities identified on preoperative angiography was 20.1% (95% CI: 9.6-33.2%). A pooled proportion of 71.5% (95% CI: 5-88.7%) of cases requiring change in flap selection was missed by physical examination findings alone. CONCLUSION: There is low-quality evidence suggesting a necessity for routine preoperative angiography for all patients undergoing free fibula flap harvest. Physical examination alone is insufficient in detecting vascular abnormalities that may result in limb compromise or an inability to successfully harvest a free fibula. Further investigation is warranted for cost-effectiveness of preoperative imaging protocols.
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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 | 0,016 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,046 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».