Sarcopenia for outcomes in patients undergoing spinal surgery: A protocol for a systematic review and pooled analysis of observational studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sarcopenia is a progressive age-related skeletal muscle disorder characterized by decreased muscle mass and loss of muscle function. Recent studies have shown that sarcopenia is able to predict a variety of clinical outcomes after spinal surgery. Controversy still exists among previous reports in terms of the definition and measurement of sarcopenia, these findings are heterogeneous so far. Therefore, the aim of the current study is to assess the up-to-date evidence of sarcopenia for postoperative outcomes among people undergoing spinal surgery. METHODS AND ANALYSIS: This protocol was carried out based on the preferred reporting items for systematic review and meta-analysis protocols (PRISMA-P) statement. It has been pre-registered in PROSPERO with the registration number of CRD42021260459. Three databases (including Pubmed, EMBASE, and Cochrane Library) will be searched from inception through May 10, 2021 to determine related cohort studies examining sarcopenia on multidimensional outcomes in patients undergoing spinal surgery. Major outcomes will be involved including mortality, morbidity, length of stay, postoperative complications or adverse events. DerSimonian & Laird random-effects meta-analysis will be used to calculate pooled odds ratio (OR) for binary data and pooled weighted mean differences (WMDs) or standardized mean differences (SMDs) for continuous data. The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) will be used to assess the risk of bias of included studies. Narrative synthesis will be carried out if a pooled analysis is not possible. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethical approval is not required for this study as the data involved are from the published literatures. We intend to disseminate or share the results of the study in a peer-reviewed journal or at relevant conferences. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42021260459.
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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 | 0,109 | 0,169 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,004 |
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 ».