Compensatory function change by segment-counting method in predicted postoperative pulmonary function at 1 year after surgery: systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This systematic review aimed to assess the accuracy of the segment-counting method in predicting long-term pulmonary function recovery and investigate compensatory changes following different extents of lung resection. METHODS: We included studies that measured forced expiratory volume at 1 s (FEV1) between 6 and 18 months postoperatively, comparing it to the predicted postoperative FEV1 (ppoFEV1) using the segment-counting method. The extent of lung resection was correlated with the ratio of postoperative FEV1 to ppoFEV1. A comprehensive search was conducted in Embase, MEDLINE and Web of Science using terms related to 'lung resection' and 'pulmonary function'. The final search was completed on 18 February 2022. Risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. RESULTS: 39 studies comprising 78 observation cohorts met the inclusion criteria. The analysis showed significant differences in pulmonary function in patients with ≥3 resected segments. Meta-regression indicated that the number of resected segments significantly impacted the postoperative FEV1/ppoFEV1 ratio, explaining 57% of the variance (R²=0. 57), with moderate heterogeneity (I²=61. 87%) across studies. Other variables, including patient age, body mass index, video-assisted thoracoscopic surgery use and tumour stage, did not show significant effects. DISCUSSION: Limitations of the review included moderate heterogeneity between studies and potential selection bias related to the stage of cancer and lung volume reduction effects. The findings suggest that the extent of lung resection correlates with better-than-expected pulmonary function, potentially due to compensatory mechanisms. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: This review was registered on PROSPERO (CRD42021293608).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,014 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».