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Enregistrement W4411017872 · doi:10.1016/j.bjorl.2025.101644

The practice of oral feeding after total laryngectomy by Brazilian head and neck surgeons

2025· article· en· W4411017872 sur OpenAlexaff
Johanna Benali, Tareck Ayad, Fábio Pupo Ceccon, Carlos M. Chiesa‐Estomba, Jérôme R. Lechien, Mateus Morais Aires, Leonardo Haddad, Gerrit Viljoen, Nicolas Fakhry

Notice bibliographique

RevueBrazilian Journal of Otorhinolaryngology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDysphagia Assessment and Management
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaryngectomyMedicineHead and neckGeneral surgeryHead (geology)SurgeryLarynxBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate the initiation of oral feeding in patients following TL by a group of Brazilian head and neck surgeons. METHODS: Online survey - 75 responders from Brazil. RESULTS: 40.5% of the respondents introduced water and 41.9% of them introduced liquid diets between days 7 and 9 after TL without surgical complications or previous radiotherapy. Semi-solid feeds were started between days 10 and 14 in 47.3% of the patients and a free diet was begun after day 15 in 79.7% of them. There was statistically significant difference in the initiation of liquid feeds between different groups of TL patients, with earlier initiation in TL patients who had not undergone prior radio(chemo)therapy (p = 0.01419), with even greater differences when complex closure of the pharynx was needed (p = 0.00001), but not regarding the moment of a free diet introduction. CONCLUSION: Most respondents in this Brazilian cohort prefer to wait at least 7-days before beginning oral feeding after TL without previous radiotherapy or surgical complications, with a significant number of respondents postponing feeds in patients who had undergone salvage TL and pharyngolaryngectomy. LEVEL OF EVIDENCE: Level IV.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,347 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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