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Enregistrement W3081015616 · doi:10.1186/s12887-020-02295-3

Gender and birth weight as risk factors for anastomotic stricture after esophageal atresia repair: a systematic review and meta-analysis

2020· review· en· W3081015616 sur OpenAlexaboutno aff
Anahid Teimourian, Felipe Donoso, Pernilla Stenström, Helena Arnadottir, Einar Arnbjörnsson, Heléne Engstrand Lilja, Martin Salö

Notice bibliographique

RevueBMC Pediatrics · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEsophageal and GI Pathology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisAnastomosisAtresiaEsophageal strictureLow birth weightSurgeryGeneral surgeryInternal medicineEsophagusPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
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: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,954
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,005
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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