Does previous gastrectomy history affect the surgical outcomes of laparoscopic cholecystectomy?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This current study aimed to explore whether gastrectomy history influenced surgical outcomes while undergoing laparoscopic cholecystectomy (LC). METHODS: The PubMed, Embase, and Cochrane Library databases were searched for eligible studies from inception to April 29, 2023. The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was adopted to assess the quality of included studies. The mean differences (MDs) and 95% confidence intervals (CIs) were calculated for continuous variables, and the odds ratios (ORs) and 95% CIs were calculated for dichotomous variables. RevMan 5.4 was used for data analysis. RESULTS: Seven studies enrolling 8193 patients were eligible for the final pooling up analysis (380 patients in the previous gastrectomy group and 7813 patients in the non-gastrectomy group). The patients in the gastrectomy group were older (MD = 11.11, 95%CI = 7.80-14.41, P < 0.01) and had a higher portion of males (OR = 3.74, 95%CI = 2.92-4.79, P < 0.01) than patients in the non-gastrectomy group patients. Moreover, the gastrectomy group had longer LC operation time (MD = 34.17, 95%CI = 25.20-43.14, P < 0.01), a higher conversion rate (OR = 6.74, 95%CI = 2.17-20.26, P = 0.01), more intraoperative blood loss (OR = 1.96, 95%CI = 0.59-3.32, P < 0.01) and longer postoperative hospital stays (MD = 1.07, 95%CI = 0.38-1.76, P < 0.01) than the non-gastrectomy group. CONCLUSION: Patients with a previous gastrectomy history had longer operation time, a higher conversion rate, more intraoperative blood loss, and longer postoperative hospital stays than patients without while undergoing LC. Surgeons should pay more attention to these patients and make prudent decisions to avoid worse surgical outcomes as much as possible.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».