A systematic review of criteria used to report complications in soft tissue and oncologic surgical clinical research studies in dogs and cats
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate reporting of surgical complications and other adverse events in clinical research articles describing soft tissue and oncologic surgery in dogs and cats. STUDY DESIGN: Systematic literature review. SAMPLE: English-language articles describing soft tissue and oncologic surgeries in client-owned dogs and cats published in peer-reviewed journals from 2013 to 2016. METHODS: CAB, AGRICOLA, and MEDLINE databases were searched for eligible articles. Article characteristics relevant to complications were abstracted and summarized, including reported events, definitions, criteria used to classify events according to severity and time frame, and relevant citations. RESULTS: One hundred fifty-one articles involving 10 522 animals were included. Canine retrospective case series of dogs predominated. Ninety-two percent of articles mentioned complications in study results, but only 7.3% defined the term complication. Articles commonly described complications according to time frame and severity, but terminology and classification criteria were highly variable, conflicting between studies, or not provided. Most (58%) reported complications could have been graded with a published veterinary adverse event classification scheme, although common intraoperative complications were notable exceptions. CONCLUSION: Definitions and criteria used to classify and report soft tissue and oncologic surgical complications are often absent, incomplete, or contradictory among studies. CLINICAL SIGNIFICANCE: Lack of consistent terminology contributes to inadequate communication of important information about surgical complications. Standardization of terminology and consistency in severity scoring will improve comparative evaluation of clinical research results.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle