Musculoskeletal Impairments and Dysfunction in Individuals with Head and Neck Cancer Following Surgery with Neck Dissection—A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Various forms of head and neck cancer (HNC) surgery that include a neck dissection procedure have been shown to negatively influence the neuromusculoskeletal function of the structures affected. This review aimed to identify the neuromusculoskeletal impairments experienced by individuals with HNC following surgery involving different types of neck dissection procedures. Methods: The search was conducted in four databases, encompassing randomized control trials (RCTs), cross-sectional studies, and cohort studies that explored neuromusculoskeletal impairments and dysfunction following HNC surgery. The risk of bias in the included studies was assessed using the ROB 2 tool for RCTs and the ROBINS-I tool for non-RCTs. Results: Sixty-seven studies were included (prospective cohort studies n = 29; cross-sectional studies n = 21; retrospective studies n = 13; and RCTs n = 4). This review revealed diverse neuromusculoskeletal impairments and disabilities in individuals with HNC after undergoing various types of neck dissection. The overall quality of evidence was low due to methodological limitations and variability in assessment tools. Conclusions: The extent and type of neuromusculoskeletal impairment resulting from surgery varied depending on the type of surgery and the outcome measures used. Further high-quality studies with standardized assessment, consistent outcome measures, and long-term follow-up are needed to improve the credibility of research in this area.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».