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Enregistrement W4281391638 · doi:10.14639/0392-100x-n1837

Treatment for parotid abscess: a systematic review

2022· review· en· W4281391638 sur OpenAlexaff
Alberto Maria Saibene, Fabiana Allevi, Tareck Ayad, Jérôme R. Lechien, Miguel Mayo-Yáñez, Krzysztof Piersiala, Carlos M. Chiesa‐Estomba

Notice bibliographique

RevueActa Otorhinolaryngologica Italica · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSalivary Gland Tumors Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHumanitiesGynecologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A parotid abscess is a dangerous complication of parotitis. In this study, we aimed to define current treatment concepts for parotid abscess, focusing on different management options. The authors performed a PRISMA-compliant systematic review across multiple databases including all original studies published until January 2021 focusing on treatment of parotid abscess. Studies specifying treatment modalities and treatment success rates were included based on abstract and full-text selection. The authors assessed study quality, demographics, success rates, management modalities and adverse events. Among 1,318 citations, 18 studies met our inclusion criteria. Twelve studies relied only on incision and drainage with antibiotic therapy; the remaining 6 compared different treatment modalities (incision and drainage versus exclusive medical therapy or ultrasound-guided drainage). Heterogeneity between studies precluded meta-analysis of data. The review showed that antibiotics remain the mainstay of treatment for parotid abscess. Conversely, the role of incision and drainage, and aspiration should be studied further. The higher rate of complications following incision and drainage suggests a more conservative approach is needed. Incision and drainage remain the main salvage option for conservative treatment failures.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,006
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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