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Enregistrement W4389290049 · doi:10.1111/iwj.14504

RETRACTED: Predicted factors of surgical site infection in glioblastoma patients: A meta‐analysis

2023· review· en· W4389290049 sur OpenAlexaboutno aff
Zhaowen Gu, Qiangwei Wang, Jiarui Chen, Yongjian Zhu

Dossier post-publication

OpenAlex signale ce travail comme rétracté, mais aucune notice correspondante de Retraction Watch ne figure dans cette base.

Notice bibliographique

RevueInternational Wound Journal · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical site infection prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGlioblastomaMeta-analysisSurgical site infectionOncologyInternal medicineSurgeryCancer research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surgical site infection (SSI) is one of the common postoperative complications after craniotomy for glioblastoma patients. Previous studies have investigated the risk factors for SSI in patients with glioblastoma. Whereas big differences in research results exist, and the correlation coefficients of different research results are quite different. A meta-analysis was conducted to examine the risk factors related to surgical site infection in patients with glioblastoma. We searched English databases to collect case-control studies or cohort studies published before 15 October 2023 including PubMed, Web of Science, Embase. The risk of bias of the included studies was assessed via Newcastle-Ottawa Scale. The analysis was performed using RevMan 5.4.1 tool. A total of 4 articles (n = 2222) were selected in this meta-analysis. The following risk factors were presented to be correlated with SSI in glioblastoma: irradiation (OR = 1.88, 95% CI [0.46, 7.60]), more than 3 surgeries (OR = 2.99, 95% CI [1.47, 6.08]). Occurrence of SSI is influenced by a variety of factors. Thus, we should pay close attention to high-risk subjects and take crucial targeted interventions to lower the SSI risk following craniotomy. Owing to the limited quality and quantity of the included studies, more rigorous studies with adequate sample sizes are needed to verify the conclusion.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,037
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,312 · 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
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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