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Enregistrement W4313492130 · doi:10.1371/journal.pone.0279388

Surgical laser therapy for cryptoglandular anal fistula: Protocol of a systematic review and meta-analysis

2023· review· en· W4313492130 sur OpenAlexaboutno aff
Zubing Mei, Zhijun Zhang, Ye Han, Peixin Du, Wei Yang, Qingming Wang, De Zheng

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnorectal Disease Treatments and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMeta-analysisAnal fistulaMedicineProtocol (science)MEDLINELaser therapySurgeryInternal medicineFistulaLaserPathologyBiologyAlternative medicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Anal fistula is the natural evolution of perianal abscess and one of the most common perianal diseases for adults. For complex fistula, it is still very challenging for anorectal surgeons to manage. With the introduction of laser technique in surgery, it is becoming more and more widely used for the treatment of cryptoglandular anal fistula. During the past decade, numerous studies have reported the clinical effectiveness and postoperative outcomes of different forms of laser treatment for anal fistula. However, as these studies were varied in terms of baseline characteristics, the evidence for the true clinical effectiveness of laser treatment for anal fistula need further critical appraisal. Therefore, the purpose of this study is to evaluate the outcomes of surgical laser therapy for cryptoglandular anal fistula stratified by laser type and Parks' classification through a synthesis of quantitative and qualitative evidence. METHODS AND ANALYSIS: This study will be carried out with adherence to the Cochrane Handbook. We will search PubMed, Cochrane Library, and Embase until June, 2022 to identify all relevant interventional and observational studies examining the effects of laser therapy on the clinical outcomes for cryptoglandular anal fistula. Data extraction from eligible studies will be performed independently by two unblinded authors using standardized extraction forms. Risk of bias assessment for each study will be conducted using Cochrane tool for randomized controlled trials (RCTs) and the Newcastle-Ottawa scale (NOS) tool for observational studies. The DerSimonian-Laird random-effects model will be used to calculate the pooled estimates. Heterogeneity will be examined by subgroup analysis stratified by laser type and Parks' classification and other study characteristics. Potential publication bias will be assessed by funnel plot symmetrical and Egger's regression tests. CONCLUSIONS: The synthesis of quantitative and qualitative evidence of this systemic review will yield updated and comprehensive evidence of laser treatment on specific outcomes, which can provide anorectal surgeons with high level evidence-based recommendations to improve patient care and clinical outcomes. OSF registration number: DOI 10.17605/OSF.IO/36ADW.

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)0,056
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,297

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0560,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,027
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0060,004
Intégrité de la recherche0,0060,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0490,004

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 Opus0,393
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,037 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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