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Enregistrement W4327931933 · doi:10.1055/s-0043-1762074

Sociodemographic Factors and Quality of Life in Skull Base Surgery

2023· article· en· W4327931933 sur OpenAlexaff
Michael Xie, Han Zhang, Ian Witterick, Eric Monteiro, Gelareh Zadeh, Carl Snyderman, Paul A. Gardner, Eric W. Wang, Benita Valappil, Dan M. Fliss, Barak Ringel, Ziv Gil, Shorook Na’ara, Eng H. Ooi, David P. Goldstein, Fred Gentili, Aristotelis Kalyvas, John R. de Almeida

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurological Surgery Part B Skull Base · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCleft Lip and Palate Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSkullBase (topology)Quality (philosophy)Quality of life (healthcare)Computer scienceMedicineSurgeryMathematicsNursingPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: The primary objective was to examine the impact of sociodemographic factors on quality of life in patients undergoing skull base surgery. Design: Retrospective review of a prospective, multi-institutional, consecutive skull base cohort database Setting: Five international tertiary care centers including North America, Europe, and Australia. Participants: Patients treated surgically with benign or malignant neoplasms of the anterior, anterolateral, or central skull base. Main Outcome Measures: Sociodemographic, treatment, perioperative, and pathologic details were collected prospectively. Quality of life (QoL) measures including the skull base inventory (SBI), anterior skull base (ASB) questionnaire, and Sinonasal Outcome Test (SNOT-22) were administered to all patients at baseline, 2 weeks, 3, 6, and 12 months postoperatively. Patients were stratified based on sociodemographic factors determined a priori. Change in QoL from baseline was compared between groups over time using two-way repeat measure analysis of variance (ANOVA). Results: 178 patients were included in analysis. There were no statistically significant differences observed in change in QoL from baseline on SBI, ASB, or SNOT-22 when comparing sociodemographic factors ( p > 0.05 for all)—including age (less than vs. greater than mean), gender (male vs. female), income (less than vs. greater than median, lowest vs highest quartile), education (high school or less vs. post-secondary education), ethnicity (Caucasian vs. non-Caucasian). Subgroup analyses of patients treated with only endoscopic approaches or only pituitary pathology did not demonstrate any clinically significant differences in change in QoL from baseline. Conclusions: In surgically treated skull base patients, sociodemographic factors did not influence patients’ postoperative QoL. Publication History Article published online: 01 February 2023 © 2023. Thieme. All rights reserved. Georg Thieme Verlag KG Rüdigerstraße 14, 70469 Stuttgart, Germany

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,120
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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