A Meta-Analysis of Risk Factors for Transient and Permanent Hypocalcemia After Total Thyroidectomy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As hypocalcemia is the most common complication of total thyroidectomy, identifying its risk factors should guide prevention and management. The purpose of this study was to determine the risk factors for postthyroidectomy hypocalcemia. METHODS: We searched PubMed, Web of Science and EMBASE through January 31, 2019, and assessed study quality using the Newcastle-Ottawa Scale. RESULTS: < 0.05) predictors of transient hypocalcemia were: younger age, female, parathyroid autotransplantation (PA), inadvertent parathyroid excision (IPE), Graves' disease (GD), thyroid cancer, central lymph node dissection, preoperative severe Vitamin D deficiency, preoperative Vitamin D deficiency and a lower postoperative 24 h parathyroid hormone (PTH) level. Preoperative magnesium, preoperative PTH and Hashimoto's thyroiditis were not significant predictors of transient hypocalcemia. IPE, GD, and thyroid cancer were associated with an increased rate of permanent hypocalcemia, but gender and PA did not predict permanent hypocalcemia. CONCLUSION: Important risk factors for transient and permanent hypocalcemia were identified. However, given the limited sample size and heterogeneity of this meta-analysis, further studies are required to confirm our preliminary findings.
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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 | 0,007 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».