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Enregistrement W4387818259 · doi:10.1111/1744-1633.12654

Free paper

2023· article· en· W4387818259 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueSurgical Practice · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnorectal Disease Treatments and Outcomes
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim: Many existing surgical techniques are used to treat fistula-in-ano (FIA) with known troubling complications such as frequent recurrence, pain, sepsis or incontinence.FiLaC (Fistula laser closure) is an uprising novel technique that uses laser diodes delivered via a flexible and radially emitting laser fibre to promote tract healing.Thermal energy is emitted into the fistula in a controlled manner, leading to collapse of the tract and accelerated healing.Its flexible tip allows energy delivery in convoluted tracts and completing the procedure in just a few minutes.Methods: This study reports our early experience with the use of FiLaC from March 2021 to July 2023 in 26 patients with primary, uncomplicated low type FIAs.Primary success rate, defined by clinical healing after single intervention, and surgical adverse events were reported.Results: Out of 26 patients, 19 (73.1%) were males and 12 (26.9%)were females with a mean age of 49.5 years.Seventeen patients (65.4%) had intersphincteric fistulas, 8 (30.8%) had transsphincteric fistulas, 1 (3.84%) had suprasphincteric fistula.All patients had history of seton insertion prior to receiving FiLaC.None of the patients had inflammatory bowel disease.The primary success rates was 53.8% (14 of 26).Twelve patients (46.2%) developed postoperative short term symptoms such as discharge and pain, while none of the patients complained of incontinence. Conclusion:FiLaC resulted in comparable primary success rates to traditional treatments and was not associated with major postoperative complications.It may be considered as a non-invasive and safe alternative to treat low type FIAs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,753
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,003

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,325 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Résumé présentoui

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