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Enregistrement W4206316395 · doi:10.1017/cjn.2021.478

P.202 Image-Guidance for Ventricular Drains Insertion: A Systematic Review and Metanalysis

2021· review· en· W4206316395 sur OpenAlexvenueno aff
M Aljoghaiman, B Bergen, Radwan Takroni, Sanjeev Sharma

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Structural Anomalies and Repair
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCochrane LibraryMEDLINERandomized controlled trialMeta-analysisImage qualitySurgeryImage (mathematics)Internal medicineArtificial intelligenceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The use of Image-guidance to improve the accuracy during ventricular drain insertion has been attempted. We aim to assess the effect of use of Image-guidance on accuracy, drain failure rate and number of ventricular cannulation attempts. Methods: MEDLINE, EMBASE and Cochrane Library databases were searched from inception to February 2021 looking for studies comparing image-guided versus freehand ventricular drain insertion. Two reviewers independently screened studies, extracted data and assessed risk of bias and quality of evidence. Metanalysis was conducted in compliance with PRISMA guidelines using a random-effects model and GRADE tool was used to assess quality of evidence. Results: 17 studies with 3404 patients were included, all of which were of non-randomized design. Pooled data on drain accuracy and drain failure rates showed favourable effect of image-guidance with risk ratio of 1.31 (95% CI of 1.13 – 1.51, low quality evidence) and 0.63 (95% CI 0.48 – 0.83, moderate quality evidence), respectively. Pooled data were equivocal for number of attempts with mean difference score of -0.11 times (95% CI -0.31 – 0.09, very low-quality evidence). Conclusions: Image-guidance likely enhances drain accuracy and reduces drain failure rate. No clear recommendation can be drawn on the benefit of intervention on number of drain insertion attempts.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,634
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,279 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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 présentoui

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