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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».