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Enregistrement W3006701769 · doi:10.1155/2020/5623596

Effectiveness and Safety of Preoperative Oral Carbohydrates in Enhanced Recovery after Surgery Protocols for Patients with Diabetes Mellitus: A Systematic Review

2020· review· en· W3006701769 sur OpenAlexaboutno aff
Lina Ge, Lin Wang

Notice bibliographique

RevueBioMed Research International · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEnhanced Recovery After Surgery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCochrane LibraryDiabetes mellitusRandomized controlled trialMEDLINEAdverse effectClinical trialSystematic reviewIntensive care medicineInternal medicineSurgeryEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To evaluate the necessity and safety of preoperative oral carbohydrates in enhanced recovery after surgery (ERAS) protocols for diabetes mellitus patients. We searched PubMed, EMBASE, the Cochrane Library, Chinese Biomedical Literature Database, China National Knowledge Infrastructure, and WANFANG databases for articles published through September 2018. We used the Cochrane risk-of-bias tool to assess the methodological quality of included studies. Literature screening, data extraction, and quality evaluation were performed independently by two investigators. Of the 6328 retrieved articles, five eligible randomized controlled trials were included. Two were from China and three were from Germany, Sweden, and Canada. Preoperative oral carbohydrates may facilitate control of preoperative blood glucose, improve postoperative insulin resistance in diabetes patients, and decrease the occurrence of adverse reactions. However, the overall quality of the included studies was low. The available evidence shows that preoperative oral carbohydrates are probably beneficial for patients with diabetes mellitus. High-quality, large randomized controlled trials are needed to verify our findings and provide quantitative results.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,343 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations19
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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