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Enregistrement W2977709582

Meta-analysis of comparison two decompression surgical treatment for syringomyelia associated with Chiari Imalformation

2013· article· en· W2977709582 sur OpenAlexaboutno aff
SU Xin-we

Notice bibliographique

RevueZhonghua linchuang yishi zazhi · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Dysraphism and Malformations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForamen magnumSyringomyeliaMedicineDecompressionSurgeryMagnetic resonance imagingRadiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To evaluate the therapeutic effects of foramen magnum decompression and foramen magnum decompression add cerebellar tonsillar resection on syringomyelia associated with chiari malformation. Methods Searched the English or Chinese data base on line, according to inclusion and exclusion criteria collect the literature, evaluate the included studies using the Newcastle-Ottawa Scale, then the data were analyzed using Revman 5.0 software. Results Eight studies involving 714 patients were included. The results of meta-analyses: there was no significant difference in short-term clinical improvement between two surgical treatments(P=0.29); Compared the rate of fever, there was statistically significant differences(RR=0.54, 95% CI 0.31 to 0.96, P=0.04); Postoperative follow-up the clinical improvement, there was statistically significant differences(OR=0.51, 95% CI 0.35 to 0.74, P=0.0005); Follow up the syringomyelia disappear rate there was statistically significant differences(OR=0.21, 95% CI 0.12 to 0.37, P0.00001). Conclusions Compared with Foramen magnum decompression, Foramen magnum decompression add cerebellar tonsillar resection have a good result of the follow-up clinical improvement and syringomyelia disappear rate, but have a high rate of fever. There was no difference in short-term clinical improvement between two surgical treatments. Because the lower quality of included studies, a large sample studies are need to further checking the conclusions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,227
Score d'incertitude au seuil0,781

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,109
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,247 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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