Radiofrequency-Assisted Liver Resection Versus Clamp-Crush Liver Resection: Protocol for an Updated Meta-Analysis and Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Malignancy of the liver has historically meant a poor prognosis and remains the second most common cause of cancer-related deaths globally. Traditionally, hepatectomy has utilized the clamp-crush technique; however, this is associated with high incidence of postoperative complications. Many novel techniques have been developed-radiofrequency ablation and transarterial chemoembolization; however, these are not applicable to numerous cases. Clamp-crush liver resection (CCLR) remains the gold standard. Radiofrequency-assisted liver resection (RFLR) is a technique that aims to reduce mortality through bloodless liver resection. A systematic review was previously performed on RFLR but the results neither recommended nor refuted the use of RFLR owing to the lack of sufficient evidence from well-designed randomized controlled trials (RCTs) at the time. OBJECTIVE: The aim of the study is the meta-analysis and systematic review of recent studies comparing RFLR against CCLR. METHODS: Articles comparing RFLR and CCLR that were published from 2014 until 2019 will be reviewed and relevant data will be extracted and statistically analyzed through Review Manager 5 (by the Cochrane Collaboration) together with the results of the previous meta-analysis. RESULTS: Data collection is currently underway, with papers being screened. We hope to publish the results by the end of 2019. CONCLUSIONS: Given the high mortality rates currently associated with liver resection, it is imperative that novel surgical techniques are undertaken and investigated so we can improve best practice guidance and outcomes. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/13437.
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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 | 0,034 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,003 |
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 ».