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Enregistrement W4399138022 · doi:10.1177/22925503241255142

Racial Disparities in Immediate Breast Reconstruction After Mastectomy: A Systematic Review and Meta-Analysis

2024· review· en· W4399138022 sur OpenAlexaff
Shurjeel Uddin Qazi, Sarah Aman, Muhammad Hassaan Wajid, Zainab Qayyum, Muhammad Bilal Shahid, Alina Tanvir, Sania Javed, Mahnoor Saeed, Eesha Razia, Alina Nayyar, Osama Abdur Rehman, Faisal Khosa

Notice bibliographique

RevuePlastic Surgery · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBreast Implant and Reconstruction
Établissements canadiensVancouver General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMastectomyMeta-analysisBreast reconstructionBreast cancerMedicineGeneral surgeryInternal medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: In the past few decades, there has been a gradual increase in breast reconstruction post mastectomy; however, there exists a conflict about whether race has an influence on reconstruction rates. Methods: We conducted an electronic search from MEDLINE and Cochrane CENTRAL from their inception to September 2022. Primary outcome was disparity in rates of Immediate Breast Reconstruction (IBR) in racial minorities. Odds ratios were pooled using a random-effects model. All statistical analyses were performed on the Review Manager. Quality of included studies was assessed using the Joanna Briggs Institute critical appraisal checklist. Results: Twenty studies ( n = 1 840 671) were identified. The pooled analysis of all the studies showed that subjects in racial minorities were significantly less likely to receive IBR as compared to White subjects (OR = 0.62, [95% confidence interval: 0.57-0.68; P < .01, I 2 = 97%]. Subgroup analyses revealed that Asian subjects were the least likely to undergo IBR among different minorities (OR = 0.43). Conclusion: There exists a significant disparity in rates of IBR in different racial minorities as compared to White subjects. Future studies are warranted to assess factors contributing to such disparities in provision of healthcare.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,715
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,003
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,244 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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