Can intraoperative suturing reduce the incidence of posttonsillectomy hemorrhage? A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study was to compare tonsillectomy with intraoperative suturing (TIS) and tonsillectomy without intraoperative suturing (TsIS) in preventing postoperative tonsillectomy hemorrhage (PTH). Methods: The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines was followed. Articles compare TIS and TsIS in preventing PTH were included. The quality of eligible studies was assessed with the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) by two independent investigators. Random effect models were used to determine odds ratio (OR) with 95% CIs. Results: A total of 15 studies were analyzed. The pooled results showed the PTH rate was lower in the TIS group (OR = 0.64; 95% CI, 0.47-0.88). The TIS group had a lower primary and secondary PTH rate than the TsIS group with OR values of 0.44 (95% CI, 0.30-0.64) and 0.70 (95% CI, 0.54-0.90), respectively. However, suturing did not show an advantage in reducing the risk of returning to the operation room for hemostasis (OR = 0.57; 95% CI, 0.13-2.47). Adults might benefit from the intraoperative suturing procedure (OR = 0.31; 95% CI, 0.16-0.60). Patients with more than three stitches on each side had a lower PTH rate (OR: 0.44; 95% CI, 0.32-0.60). Suturing the tonsillar fossa and pillars simultaneously could reduce the PTH rate (OR = 0.47; 95% CI, 0.34-0.64). Conclusions: Intraoperative suturing is a good strategy for preventing PTH. More multicenter randomized controlled studies should be conducted to demonstrate the efficacy of this procedure. Level of Evidence: 5.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».