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Enregistrement W4377220368 · doi:10.1007/s00268-023-07069-3

Colorectal Surgery in Patients with Liver Cirrhosis: A Systematic Review

2023· review· en· W4377220368 sur OpenAlexaboutno aff
Zi Qin Ng, Mary Theophilus

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Surgery · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease and Transplantation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCirrhosisColorectal surgeryAbdominal surgeryComplicationCardiothoracic surgeryMortality rateVascular surgeryGeneral surgeryCardiac surgeryInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Colorectal surgery in patients with liver cirrhosis poses a significant challenge due to the associated peri-operative morbidity and mortality risks. The aim of this systematic review was to evaluate the outcomes in this cohort of patients following colorectal surgery. METHODS: The PubMed, Embase and Cochrane databases and references were searched up to October 2022 using the PRISMA guidelines. The data collated included: patient demographics, pathology or type of colorectal operation performed, severity of liver cirrhosis, post-operative complication rates, mortality rates and prognostic factors. A quality assessment of included studies was performed with the Newcastle-Ottawa scale. RESULTS: Sixteen studies reporting the outcomes of colorectal surgery in patients with liver cirrhosis were identified, including the results of 8646 patients. The indications, pathologies and/or type of operations varied. The overall complication rate ranged from 29 to 75%, minor complication ranged 14.5-37% and major complication ranged 6.7-59.3%. The mortality rates ranged from 0 to 37%. CONCLUSION: Colorectal surgery in patients with liver cirrhosis still carries considerable morbidity and mortality rates. This group of patients needs to be managed in a multidisciplinary setting to achieve excellent outcomes. Future research should focus on uniform definitions to enable interpretable outcomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,935

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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