Video-Assisted Thoracic Surgery vs. Thoracotomy for the Treatment in Patients With Esophageal Leiomyoma: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Surgical treatment is usually suitable for patients with esophageal leiomyoma. Video-assisted thoracic surgery (VATS) offers a minimally invasive approach to thoracotomy. However, there is no clear conclusion on whether VATS can achieve an equal or even better surgical effect when compared with the traditional open approach in the treatment of esophageal leiomyoma. We performed this meta-analysis to explore and compare the outcomes of VATS vs. thoracotomy for patients with esophageal leiomyoma. Methods: PubMed, Cochrane Library, EMBASE, China National Knowledge Infrastructure (CNKI), Medline, and Web of Science databases were searched for full-text literature citations. The quality of the articles was evaluated using the Newcastle–Ottawa Scale and the data were analyzed using the Review Manager 5.3 software. Fixed or random effect models were applied according to heterogeneity. Results: A total of 8 studies with 290 patients, of whom 141 patients were in the VATS group and 149 in the thoracotomy group, were involved in the analysis. Compared with thoracotomy, VATS was associated with shorter operative time, less blood loss in operation, and shorter postoperative hospital stay. There is no significant difference in postoperative pleural drainage day and postoperative complications between the two groups. Conclusions: VATS has more advantages over thoracotomy, indicating that VATS is better than thoracotomy in terms of postoperative recovery. We look forward to more large-sample, high-quality studies published in the future.
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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 | 0,010 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,037 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».