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Enregistrement W4225109874 · doi:10.1089/fpsam.2021.0293

Outcomes in Facial Feminization Surgery: A Systematic Review

2022· review· en· W4225109874 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFacial Plastic Surgery & Aesthetic Medicine · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFacial Rejuvenation and Surgery Techniques
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeminization (sociology)Outcome (game theory)TransgenderTransgender womenPopulationMedicineSystematic reviewClinical psychologyPsychologyMEDLINEBiologyFamily medicineSociologyEconomicsGender studiesEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Review literature on facial feminization surgery (FFS) for the transgender population and identify whether heterogeneity in reported outcomes and outcome measures exists across studies, as measured by a lack of consensus, and number of outcomes and outcome measures used. Evidence Review: A search of MEDLINE and EMBASE (database inception to January 20, 2021) was performed to retrieve FFS studies. Primary outcomes included number of reported outcomes and outcome measures; secondary outcomes included clinimetric properties of outcome measures and study characteristics. Findings: In total, 15 articles were included. Sixty-nine outcomes and 12 outcome measures were identified. Of those outcome measures, zero were found to be valid, reliable, and responsive in patients who had undergone FFS. A variety of FFS interventions were studied, with the three most common interventions being: rhinoplasty ( n = 7, 46.7%), mandibuloplasty ( n = 7, 46.7%), and chondrolaryngoplasty ( n = 6, 40%). Conclusion and Relevance: Heterogeneity was evident in reported outcomes and outcome measures in FFS literature and there is currently no outcome measure commonly used for this patient population.

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.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,564
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,266 · 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