Risk factors for bone flap resorption after autologous bone cranioplasty
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: One of the most common complications following autologous cranioplasty is bone flap resorption (BFR). Severe BFR can lead to revision surgery with implantation of synthetic bone flap and also necessarily lead to higher hospital expenses. This study aims to perform a meta-analysis to summarize available evidence regarding risk factors of BFR requiring a second surgery in patients with autologous cranioplasty. METHODS: Cohort, case-control, and cross-sectional studies that report the incidence and risk factors of BFR among patients with autologous cranioplasty, published in English, will be considered for selection. Three databases from inception to May 2020 will be searched. The process of data selection, quality assessment, and data extraction will be assessed by 2 authors independently. The study quality will be assessed by Newcastle-Ottawa Scale (NOS) and Agency for Healthcare Research and Quality checklist.The statistical analysis of this meta-analysis will be calculated by Review manager version 5.3. RESULTS: The results of this systematic review and meta-analysis will be disseminated through academic conferences and expected to publish in a peer-reviewed journal CONCLUSION:: This study will offer high-quality evidence about risk factors for BFR after autologous cranioplasty. REGISTRATION NUMBER: INPLASY202050063.
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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 | 0,008 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».