MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3112401620 · doi:10.1097/sla.0000000000004475

Expert Consensus Guidelines on Minimally Invasive Donor Hepatectomy for Living Donor Liver Transplantation From Innovation to Implementation

2020· article· en· W3112401620 sur OpenAlexaff
Daniel Cherqui, Rubén Ciria, Choon Hyuck David Kwon, Ki‐Hun Kim, Dieter C. Bröering, Go Wakabayashi, Benjamin Samstein, Roberto Troisi, Ho‐Seong Han, Fernando Rotellar, Olivier Soubrane, Javier Briceño, Felipe Alconchel, María Dolores Ayllón, Giammauro Berardi, François Cauchy, Irene Gómez Luque, Suk Kyun Hong, Young-Yin Yoon, Hiroto Egawa, Jan Lerut, Chung Mau Lo, Mohamed Rela, Gonzalo Sapisochín, Kyung‐Suk Suh

Notice bibliographique

RevueAnnals of Surgery · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Transplantation Techniques and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDelphi methodConsensus conferenceDelphiLiver transplantationEvidence-based medicineMedical physicsMedical educationSurgeryTransplantationAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The Expert Consensus Guidelines initiative on MIDH for LDLT was organized with the goal of safe implementation and development of these complex techniques with donor safety as the main priority. BACKGROUND: Following the development of minimally invasive liver surgery, techniques of MIDH were developed with the aim of reducing the short- and long-term consequences of the procedure on liver donors. These techniques, although increasingly performed, lack clinical guidelines. METHODS: A group of 12 international MIDH experts, 1 research coordinator, and 8 junior faculty was assembled. Comprehensive literature search was made and studies classified using the SIGN method. Based on literature review and experts opinions, tentative recommendations were made by experts subgroups and submitted to the whole experts group using on-line Delphi Rounds with the goal of obtaining >90% Consensus. Pre-conference meeting formulated final recommendations that were presented during the plenary conference held in Seoul on September 7, 2019 in front of a Validation Committee composed of LDLT experts not practicing MIDH and an international audience. RESULTS: Eighteen Clinical Questions were addressed resulting in 44 recommendations. All recommendations reached at least a 90% consensus among experts and were afterward endorsed by the validation committee. CONCLUSIONS: The Expert Consensus on MIDH has produced a set of clinical guidelines based on available evidence and clinical expertise. These guidelines are presented for a safe implementation and development of MIDH in LDLT Centers with the goal of optimizing donor safety, donor care, and recipient outcomes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,118
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,159
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,626

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1180,159
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,006
Bibliométrie0,0120,005
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0100,007
Intégrité de la recherche0,0120,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,333
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,081 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations109
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnnals of SurgeryMême sujetOrgan Transplantation Techniques and OutcomesTravaux en français237 207