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Enregistrement W4388801358

Influencing Factors of Recurrence of Lumbar Disc Herniation After Percutaneous Transforaminal Endoscopic Discectomy: A Meta-Analysis.

2024· review· en· W4388801358 sur OpenAlexaboutno aff
Tao Bo, Chengqun Sun

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpine and Intervertebral Disc Pathology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePercutaneousMeta-analysisLumbar disc herniationCochrane LibrarySurgeryGrading (engineering)Internal medicineLumbar
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Lumbar disc herniation (LDH) remains one of the extremely common diseases in the elderly population, and despite the fact that percutaneous transforaminal endoscopic discectomy (PTED) can be an effective treatment for LDH, prognostic recurrence of the patients is still a clinical problem that needs to be addressed. Objective: To perform a meta-analysis of the influencing factors of disease recurrence after PTED for LDH to provide evidence for clinical practice. Methods: By screening the PubMed, EMbase, and Cochrane Library databases for relevant studies on disease recurrence after PTED for LDH, we extracted the authors, publication time, outcome measures, and other indicators were extracted for meta-analyses using RevMan 5.3 software. Results: The online retrieval and rigorous screening returned 8 valid articles for analysis, all with high reference value, as their Newcastle Ottawa Scale (NOS) scores were above 6. According to meta-analyses, there were no differences in gender and LDH type and location among patients with LDH recurrence after PTED treatment (P > .05); however, statistical significance was present in Pfirrmann grading, incomplete nucleus pulposus removal during surgery, and Modic changes (P < .05), indicating that these indexes were the influencing factors of LDH recurrence. Conclusions: Pfirrmann grading, incomplete nucleus pulposus removal during surgery, and Modic changes are related factors affecting LDH recurrence after PTED.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,047
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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