Intraoperative parathyroid hormone monitoring in parathyroidectomy for hyperparathyroidism: a protocol for a network meta-analysis of diagnostic test accuracy
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Notice bibliographique
Résumé
Intraoperative parathyroid hormone (iPTH) monitoring is standard-of-care in the surgical management of hyperparathyroidism. It involves real-time determination of circulating PTH levels to guide parathyroid gland excision. There exists several iPTH monitoring criteria, such as the Miami criteria, and a lack of standardization in the timing of post-parathyroid gland excision samples. We present a protocol of a systematic review and network meta-analysis of diagnostic test accuracy to identify the iPTH criteria and post-gland excision timepoint that best predicts surgical cure in hyperparathyroidism. The database search strategy will be developed in conjunction with a librarian specialist. We will perform a search of Medline (Ovid), EMBASE (Ovid), CINAHL, Cochrane Collaboration, and Web of Science from 1990–present. Studies will be eligible if they include adult patients diagnosed with hyperparathyroidism who undergo parathyroidectomy with iPTH monitoring. We will only include studies that report diagnostic test properties for iPTH criteria and/or post-excision sampling timepoints. All screening, full-text review, data extraction, and critical appraisal will be performed in duplicate. Critical appraisal will be performed using QUADAS-2 instrument. A descriptive analysis will present study and critical appraisal characteristics. We will perform evaluation of between-study heterogeneity using I 2 and Cochrane Q and where applicable, we will perform sensitivity analysis. Our network meta-analysis will include Bayesian hierarchical framework with random effects using multiple models. Ethics approval is not required. This proposed systematic review will utilize a novel Bayesian network meta-analysis model to help standardize iPTH monitoring in hyperparathyroidism, thereby optimizing patient outcomes and healthcare expenditures.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle