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Enregistrement W4383198294 · doi:10.1093/bjs/znad194

Author response to: Comment on: Timing of symptomatic venous thromboembolism after surgery: meta-analysis

2023· review· en· W4383198294 sur OpenAlexaff
Tino Singh, Jari Haukka, Quazi Ibrahim, Gordon Guyatt, Kari A.O. Tikkinen

Notice bibliographique

RevueBritish journal of surgery · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVenous thromboembolismMeta-analysisSurgeryGeneral surgeryIntensive care medicineInternal medicineThrombosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dear Editor We appreciate Dr Yang for his comments on our paper, which provide us with an opportunity to clarify the methods of our study. First, because retrospective studies often miss post-discharge venous thromboembolism (VTE) events, we included only prospective studies1. As surgical and perioperative practices have vastly changed over time, we included only studies with patient recruitment in the year 2000 or after. To mitigate the effect of publication bias, we included studies that had at least 20 postoperative VTE events. We included studies conducted in various surgical fields. Because we believed that timing of postoperative VTE events might not be generalizable from obstetrics, pediatric, cardiac, and neurosurgery to other surgical fields, we excluded these surgical subspecialties. Second, in his editorial comment Dr Yang called for reporting measures of heterogeneity. Heterogenity in the outcome, incidence of VTE at each day since surgery, was explained by days since surgery (a spline), studies and their interaction using a Poisson regression. All effects were considered fixed. No natural heterogenity among studies was considered, in the Poisson regression the hypothesized rate of VTE was assumed to be constant over the study period for different studies. If authors had not reported number of events and/or population sizes, we extracted data from original papers by digitizing figures. Finally, as studies included in our study had very consistent results, sensitivity analyses by excluding one study at a time would not have changed results.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,192
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,192
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,007
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0220,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,012

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 Opus0,255
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,138 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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