Drug‐eluting implants in chronic rhinosinusitis: an evidence‐based review with recommendations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Drug-eluting implants are becoming increasingly popular in the treatment of chronic rhinosinusitis (CRS). A previous attempt to make an evidence-based recommendation was hindered by limited evidence and experience with these implants. Since that time, the body of literature discussing drug-eluting implants has grown rapidly. The objective of this study was to review drug-eluting implants designed for use in the sinonasal cavity through an evidence-based review with recommendations. METHODS: A systematic review of the literature was performed using PubMed, EMBASE, Cochrane Review, and gray literature databases from January 1990 through February 2019 to examine drug-eluting implants used in CRS. Benefit-harm assessments, value judgments, and recommendations were made based on the available evidence. Study exclusion criteria included studies unavailable in English and non-endoscopic sinus surgeries. All authors agreed on recommendations through an iterative process. RESULTS: Thirty-one studies were included in the final analysis. Absorbable drug-eluting implants achieved a high aggregate grade of evidence (A), with a recommendation for their use to be considered in carefully selected patients. Nonabsorbable drug-eluting implants were recommended against due to minimal evidence supporting clinical efficacy. Antibiotic and alternative drug-eluting implants lack sufficient evidence for recommendations. CONCLUSION: Absorbable steroid-eluting implants are recommended for carefully selected patients with CRS. Additional research to define appropriate patient selection is needed.
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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 | 0,011 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».