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Enregistrement W4400956601 · doi:10.1002/hed.27876

Donor site morbidity after scapula free flap surgery of head and neck reconstruction: A systematic review and meta‐analysis

2024· review· en· W4400956601 sur OpenAlexaff
Sophie McGregor, Katrina Zaraska, Matthew Lynn, Sena Turkdogan, Khanh Linh Tran, Eitan Prisman

Notice bibliographique

RevueHead & Neck · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReconstructive Surgery and Microvascular Techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScapulaMedicineHead and neckSurgeryMeta-analysisComplicationFree flapSoft tissueInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The scapula free flap is becoming increasingly more utilized in head and neck reconstruction due to its natural geometry and soft tissue versatility. This study reviews the incidence rate, risk factors, and treatments of complications of scapula donor site morbidity. METHODS: A review was performed for articles published between October 1990 and November 2022 in Medline (OVID), PubMed, Web of Science, and CENTRAL. After screening, 24 articles meeting the criteria were included. RESULTS: Overall, 660 head and neck surgeries with the scapula donor bone across 24 studies were included. Twenty studies of 612 scapula free flaps reported a pooled postoperative complication rate of 10.7%, with no major complications. Seven studies of 199 scapula reconstructions showed a mean Disability of Arm, Shoulder and Hand (DASH) score of 14.39/100. CONCLUSION: With its low rate of morbidity, the scapula flap presents itself as a good alternative for patients at risk for poor healing.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
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 enseignants0,630
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,005
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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