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Enregistrement W4236623496 · doi:10.31219/osf.io/mbv6r

Utility of fibrin sealants and the road ahead in plastic surgery: a scoping review

2021· review· en· W4236623496 sur OpenAlexaff
Mohammadali Saffarzadeh, Taylor Kandler, Safal Parhar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemostasis and retained surgical items
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrey literatureMEDLINESystematic reviewMedicinePopularityNarrative reviewSealantIntensive care medicineRisk analysis (engineering)SurgeryPsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective:The objective of this scoping review is to examine the extent of literature on the utility and safety of various types of fibrin sealants in plastic surgery. Considerations such as consent, and cost profile will also be reviewed and identified as future research opportunities.Introduction:Since the approval of fibrin sealants in Europe in the 1970s, they have found their niche in various types of surgical operations, and their utility has led to a rise in popularity. However, the clinical applications of fibrin sealants are not fully synthesized, and important ethical and financial considerations are rarely discussed.Inclusion criteria:Studies reporting the application of commercially available fibrin sealants in plastic surgery procedures on humans of all age groups were included in this review. Additionally, published abstracts and all opinion pieces including commentaries and narrative reviews were exempt.Methods:The key information sources that will be searched are the following: Ovid MEDLINE, Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL), Cochrane Database of Systematic Reviews, Embase, Web of Science Core Collection, and LILACS and grey literature sources. There are no limits placed on the searches. Each publication will be screened by two authors, and any conflict in the selection decision will be resolved by a third author to limit bias.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0120,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,270 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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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