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Enregistrement W3196684238 · doi:10.37897/rjmp.2016.4.4

The impact of preoperative preparation on postoperative complications in patients with colorectal cancer

2016· article· en· W3196684238 sur OpenAlexaff
Octavia Cristina Rusu, Radu Costea, Cristian Constantin Popa, S Neagu

Notice bibliographique

RevueRomanian Journal of Medical Practice · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStoma care and complications
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineColorectal cancerBowel preparationCancerColorectal surgeryDiseaseClinical trialSurgeryGeneral surgeryIntensive care medicineInternal medicineAbdominal surgeryColonoscopy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Colorectal cancer is a frequently encountered disease. In most countries, it represents the second leading cause of cancer death. The treatment with radical intent of this condition is surgical. Objective: Through this study, we want to update some data regarding the impact of nutrition and the preoperative mechanical bowel preparation on postoperative complications, in patients who need surgical treatment for colorectal cancer. Material and Method: Relevant articles in the field, contained in international databases were analysed, with no language exclusion, including clinical trials and meta-analyses performed between 1994 and 2015. Conclusions: Preoperative preparation is particularly important in the postoperative evolution of the patients with colorectal cancer and it is based on several main principles: nutritional support, antimicrobial treatment and mechanical bowel preparation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,240
Score d'incertitude au seuil0,246

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,352 · 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.

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

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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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