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Enregistrement W2990471795 · doi:10.15173/mumj.v16i1.2021

Novel evidence depicting adverse long-term outcomes linked to tonsillectomy: a spotlight on overtreatment

2019· article· en· W2990471795 sur OpenAlexaffabout
Kashyap Patel

Notice bibliographique

RevueMcMaster University Medical Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntensive care medicineTonsillectomyPsychological interventionAdverse effectQuality of life (healthcare)PerioperativeObstructive sleep apneaEvidence-based medicinePediatricsSurgeryAlternative medicineNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tonsillectomies (TEs) are the first line of treatment when patients present with recurrent tonsillitis, peritonsillar abscesses or obstructive sleep apnea. Though TEs have modest efficacy, they remain a common pediatric surgery in Canada. TEs are now viewed as a prophylactic measure used to prevent tonsil-related diseases. Simultaneously, there is a lack of evidence-based decision-making when recommending TEs, leading to overtreatment. Novel findings indicate that pediatric TE patients have an increased risk of complications and poor long-term outcomes including respiratory, infectious, and allergic disorders. A need for alternatives to TEs is evident; less invasive interventions with fewer perioperative complications and lifelong morbidities warrant further research. To prevent unnecessary adverse outcomes, healthcare providers should opt for more selective and evidence-based TE recommendations. Meanwhile, it is also imperative that physicians clearly communicate the potential quality of life implications associated with TEs. Healthcare and social mores surrounding TEs need to change towards a more evidence-based practice that focuses on improving patients’ quality of life. This commentary examines the current role of TEs, their long-term outcomes, and the implications of overtreatment.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0100,001

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,272 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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