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Enregistrement W3172181361 · doi:10.1093/bjs/znab207

Author response: Post-thyroidectomy bleeding: analysis of risk factors from a national registry

2021· letter· en· W3172181361 sur OpenAlexaff
H Doran, Sam M. Wiseman, Fausto Palazzo, David Chadwick, Sebastian Aspinall

Notice bibliographique

RevueBritish journal of surgery · 2021
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThyroid and Parathyroid Surgery
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineThyroidectomyGeneral surgerySurgeryThyroidInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We thank Idrees et al. for their interest in our paper1. Their reflection on the potential for devastation on the event of a bleed is well made and how the surgical community must strive to reduce this. In reply to their questions and based on the original dataset of 67 896 thyroidectomies before any exclusions. There is a high proportion of hemithyroidectomies as the registry reports on cases from surgeons of an endocrine and ENT background, so lobectomy will suffice for many benign and malignant nodules. Furthermore, 3797 of 67896 (5.6 per cent) have undergone staged thyroidectomy, i.e., an initial lobectomy and followed by a completion contralateral lobectomy and these may be counted as two cases. The issue of proportionally more hemithyroidectomies in the UK has previously been highlighted by others. We perform less thyroid surgery per annum in the UK (12 000) than other European countries (40–45000), despite having larger populations. In comparison, we perform less surgery for benign goitre and more surgery for clinically significant cancers. With the ATA guideline change we thus have many hemithyroidectomies for small/low risk cancers and as diagnostic procedures. We did look at vessel sealing technology, but this was not associated with bleeding in univariate analysis and so not included in multivariable analysis. Vessel sealing devices in addition to standard diathermy did not affect bleeding risk, so we didn't investigate individual devices, though we have that data. We were concerned about the potential for reporting bias and in future hope to be able to validate UKRETs by comparison with independent hospital episode statistics (HES) data. There are however two possible explanations. (1) The registry only collects bleed data on patients who require a return to theatre so some of the 169 surgeons reporting no bleeds may have had bleeds that were conservatively managed. (2) The time periods for which individual surgeons are reporting may also be much lower and hence they may not have had a bleed during this period. As 138 surgeons recorded fewer than 100 thyroidectomies in total and thus might perhaps not be expected to have had a bleed. Disclosure: The authors declare no conflicts of interest.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0130,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,005

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,240 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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