UEG and EAES rapid guideline: Update systematic review, network meta‐analysis, CINeMA and GRADE assessment, and evidence‐informed European recommendations on surgical management of GERD
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are several options for the surgical management of GERD in adults. Previous guidelines and systematic reviews have compared the effects of total fundoplication versus pooled effects of different techniques of partial fundoplication. OBJECTIVE: To develop evidence-informed, trustworthy, pertinent recommendations on the use of total, posterior partial and anterior partial fundoplications for the management of GERD in adults. METHODS: We performed an update systematic review, network meta-analysis, and evidence appraisal using the GRADE and the Confidence in Network Meta-Analysis methodologies. An international, multidisciplinary panel of surgeons, gastroenterologists, and a patient representative reached unanimous consensus through an evidence-to-decision framework to select among multiple interventions, and a Delphi process to formulate the recommendation. The project was developed in an online authoring and publication platform (MAGICapp), and was overseen by an external auditor. RESULTS: We suggest posterior partial fundoplication over total posterior or anterior 90° fundoplication in adult patients with GERD. We suggest anterior >90° fundoplication as an alternative, although relevant comparative evidence is limited (weak recommendation). The guideline, with recommendations, evidence summaries and decision aids in user friendly formats can also be accessed in MAGICapp: https://app.magicapp.org/#/guideline/j20X4n. CONCLUSION: This rapid guideline was developed in line with highest methodological standards and provides evidence-informed recommendations on the surgical management of GERD. It provides user-friendly decision aids to inform healthcare professionals' and patients' decision making.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle