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Enregistrement W4386944739 · doi:10.1097/js9.0000000000000767

A commentary on “Timing of surgery for aneurysmal subarachnoid hemorrhage: a systematic review and meta-analysis”

2023· review· en· W4386944739 sur OpenAlexaboutno aff
Min Seok Song, Zhipeng Zhu, Jianxun Ren, Lirong Liang, Min Chen

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Surgery · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracranial Aneurysms: Treatment and Complications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSubarachnoid hemorrhageChenMeta-analysisGeneral surgerySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We are interested in the article entitled Timing of surgery for aneurysmal subarachnoid hemorrhage: A systematic review and meta-analysis, which was published in the International Journal of Surgery [1] .The meta-analysis included one randomized controlled trial (RCT) and 13 non-RCTs.Except for the pooled analysis of poor outcomes and death, the meta-analysis conducted a subgroup analysis on differences in the study type, country, publication year, age, condition before surgery, and follow-up to identify sources of heterogeneity.The authors concluded that early surgery was superior to late surgery in reducing poor outcomes and death rates when patients were in good condition on admission and decreased the incidence of poor outcomes when patients were in poor condition on admission.The subgroup analyses were done well, although there were several questions in the study that we need to consider.First, most of the included studies were non-RCTs, and there was only one RCT.The use of the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) by the authors to evaluate the literature quality was appropriate.While there was a significant difference in the NOS scores among the 14 studies, a subgroup analysis on NOS scores was not performed in the meta-analysis.Second, there was statistical heterogeneity in the subgroup analyses stratified by the study type, country, year of publication, age, clinical condition before surgery, clinical condition on admission and follow-up time.It was difficult to confirm the source of heterogeneity in their subgroup analyses [2] .Third, it seems that the sample sizes of the studies included in the subgroup analyses for poor condition on admission were small, and the authors did not include this important index in the table of the characteristics of the included studies.In the forest

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,841
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,007
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,209
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,177 · 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.

Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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