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Enregistrement W4293529843 · doi:10.1016/j.ijsu.2022.106859

Time to revamp forensic medicine specialty in conflict Arab region

2022· letter· en· W4293529843 sur OpenAlexaboutno aff
Sarya Swed, Mohammed Amir Rais, Abdelmonem Siddiq, Sheikh Shoib

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Surgery · 2022
Typeletter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCosmesisMedicineCapsular contractureMastectomyImplantBreast reconstructionBreast cancerSurgeryRandomized controlled trialCohort studyProspective cohort studyCohortSpecialtyImplant failureInternal medicineCancerPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is no consensus on the timing of postmastectomy radiotherapy (PMRT) in relation to the exchange procedure in breast cancer patients undergoing the immediate two-stage prosthetic breast reconstruction. This meta-analysis investigated the reconstruction failure, complications, and cosmesis between PMRT to the tissue expander (TE) and PMRT to the permanent implant (PI).A literature search was conducted in PubMed and Embase databases until February 2022. Studies presenting at least one aspect relating to reconstruction failure, complications, and cosmesis between two cohorts were included. Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was used to assess the risk of bias in included studies.Eleven studies presenting 1447 patients were enrolled. Three studies were prospective controlled research. The risk for implant loss was higher in PMRT to TE cohort (RR 1.75; 95% CI, 1.03 to 2.98; p = 0.04); meanwhile, the PMRT to TE cohort had a significantly lower risk of capsular contracture (RR 0.47; 95% CI, 0.29 to 0.78; p = 0.003). However, the synthesized result should be interpreted sensibly due to heterogeneity in statistical methods and definitions.Delivering PMRT to PI may reduce the risk of implant loss, while delivering PMRT to TE can reduce the risk of severe capsular contracture. More high-quality studies are warranted for the refinement of clinical practice.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0420,005

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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