Gender and birth weight as risk factors for anastomotic stricture after esophageal atresia repair: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Anastomotic stricture (AS) is the most frequently occurring complication that occurs after esophageal atresia (EA) repair. Nevertheless, the pathogenesis remains primarily unknown and there is inadequate knowledge regarding the risk factors for AS. Therefore, a systematic review of the literature and a meta-analysis was performed to investigate whether gender and birth weight were risk factors for the development of AS following EA repair. METHODS: The main outcome measure was the occurrence of AS. Forest plots with odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (CI) were generated for the outcomes. Quality assessment was performed using the Newcastle-Ottawa scale. RESULTS: Six studies with a total of 495 patients were included; 59% males, and 37 and 63% of the patients weighed < 2500 g and ≥ 2500 g, respectively. Male gender (OR, 0.96; 95% CI, 0.66-1.40; p = 0.82) and birth weight < 2500 g (OR, 0.74; 95% CI, 0.47-1.15; p = 0.18) did not increase the risk of AS. The majority of the included studies were retrospective cohort studies and the overall risk of bias was considered to be low to moderate. CONCLUSION: Neither gender nor birth weight appear to have an impact on the risk of AS development following EA repair.
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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 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».