A Meta-analysis of complications of orbital blowout fracture by surgical approaches
Notice bibliographique
Résumé
AIM:To investigate the effect of conjunctival approach and skin approach on postoperative complications in orbital blowout fracture through Meta-analysis. METHODS: Search literatures in PubMed, Web of Science, Cochrane library, OVID, Chinese biomedical literature database, Weipu, Wanfang and CNKI database from the establishment of the database to May 30, 2018. The main contents included randomized controlled trials and cohort studies about comparing the postoperative complications of orbital blowout fracture through the transconjunctival approach and subciliary approach. Meta-analysis of the incidence of complications was performed using Review Manager 5.3 statistical software. RESULTS: A total of 7 cohort studies were included. The Newcastle Ottawa Scale(NOS)score showed that the quality of the included literature was above 6 points. Meta-analysis showed no significant difference in odds ratio(OR)between the transconjunctival approach group and subciliary approach group \〖OR=0.74, 95% CI (0.44-1.24), P=0.25\〗. Sensitivity analysis showed that the results of the Meta-analysis were stable and reliable. Funnel plot analysis showed that there might be publication bias in the included literature. CONCLUSION: The effect of skin approach and conjunctival approach on the incidence of postoperative complications of orbital blowout fractures is not significant. The two approaches have their own advantages and disadvantages. It is necessary to combine the clinical practical considerations to select the most suitable surgical approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,072 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».