Valvular surgery for rheumatic heart disease in Africa: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
Background: Rheumatic heart disease (RHD) remains a major health challenge in Africa, where the prevalence is notably high. Valvular surgery is a crucial procedure for managing severe RHD. However, the current state and historical trend of research on this subject in African populations is not well understood. Understanding the scope, subject matter, and quality of the literature on this topic over time is essential to inform future research and clinical practice. Objective: This paper aims to assess the current published literature to evaluate vital outcomes such as surgical outcomes, survival rates, postoperative complications, long-term quality of life, morbidities, mortalities, and barriers to valve surgery for patients with RHD in Africa. Methods: This protocol adheres to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews (PRISMA-ScR). An extensive search will be conducted across different databases, including PubMed, Scopus, Web of Science, Cochrane Library, African Index Medicus, and African Journals Online. Studies will be identified through keyword searches and will be reviewed against predefined inclusion and exclusion criteria by two reviewers, with a third reviewer resolving any discrepancies. A narrative synthesis will be conducted to describe the findings. Conclusion: The findings from this scoping review will provide an understanding of the current literature on valvular surgery for RHD in African contexts. This will help guide future research directions in this field.
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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 | 0,080 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,080 | 0,012 |
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 ».