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Enregistrement W4220885065 · doi:10.1016/j.bjane.2022.03.002

Intraoperative transesophageal echocardiography following mitral valve repair: a systematic review

2022· review· en· W4220885065 sur OpenAlexaff
Raffael Pereira Cezar Zamper, Agya B.A. Prempeh, Iván Iglesias, Ashraf Fayad

Notice bibliographique

RevueBrazilian Journal of Anesthesiology (English Edition) · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCochrane LibraryMitral valve repairMitral regurgitationMEDLINEMitral valveCardiologyInternal medicineWeb of scienceSurgeryMeta-analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: We aimed to examine the recent evidence and search for novel assessments on intraoperative TEE following mitral valve repair that can impact short and long-term outcomes. METHODS: The Ovid MEDLINE, PubMed, and EMBASE databases were searched from January 1, 2008, until January 27, 2021, for studies on patients with severe Mitral Valve Regurgitation (MR) undergoing Mitral Valve (MV) repair surgery with intraoperative Transesophageal Echocardiography (TEE) performed after the repair. Additional searches were conducted using Google search engine, Web of Science, and Cochrane Library. RESULTS: After reviewing 302 records, 8 retrospective and 22 prospective studies were included (n = 30). Due to clinical and methodological diversity, these studies are noncomparable and data were not amenable to quantitative synthesis. CONCLUSION: Although technological advances allowed the objective assessment of geometric and dynamic alterations of the MV, the impact of the use of these technologies on short- or long-term outcomes was not studied. There is uncertainty and conflicting evidence on the ideal method and metrics to evaluate MV patency post-repair. Few isolated studies validated methods to assess coaptation surface and LV function post-repair.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,326
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,065
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,310 · 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.

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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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