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Enregistrement W4415947609 · doi:10.1177/26893614251393166

Prevention of Hematoma in Patients Undergoing Facelift (Rhytidectomy): A Systematic Review and Meta-Analysis

2025· review· en· W4415947609 sur OpenAlexaff
Jayson Lee Azzi, Dorsa Zabihi-Pour, Yasir Abu Omar, Matthew Urichuk, Corey S. Maas, James Newman, Aliasgar Esmail, Matthew Brace

Notice bibliographique

RevueFacial Plastic Surgery & Aesthetic Medicine · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFacial Rejuvenation and Surgery Techniques
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHematomaTranexamic acidComplicationPostoperative hematomaIncidence (geometry)Hemostasis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Hematoma is a known complication of rhytidectomy, and improved understanding of its incidence and the impact of adjunctive measures is essential to guide evidence-based practice. OBJECTIVE: Compare hematoma rates among patients undergoing deep plane facelift in those where either tranexamic acid (TXA), hemostatic nets, or tissue sealants are used. METHODS: A review was conducted in Ovid MEDLINE, EMBASE, PubMed MEDLINE, Cochrane, and SCOPUS to identify studies that employed deep plane facelifts and reported hematomas. The primary outcome was hematoma rates. Secondary endpoints included rate of revision surgeries and use of preventative measures (hemostatic nets, tissue sealant, and TXA). Meta-analyses were conducted to determine the probability of postoperative hematoma and the effectiveness of preventative measures. RESULTS: Overall, 8,841 patients from 31 studies were included. Ages ranged from 31 to 84 years, and 85.2% (4,330/5,080) were women. Meta-analysis showed an overall hematoma rate of 2.7% (95% CI: 2.2-3.4%), with major hematomas at 0.97% (95% CI: 0.61-1.53%). Subgroup analysis showed major hematoma rates of 1.53% with TXA, 1.25% with sealants, and 1.23% with hemostatic nets. CONCLUSIONS: Evidence from this review suggests that deep plane facelifts have a 2.7% overall and 0.97% major hematoma rate, with no clearly superior adjunct among TXA, sealants, or hemostatic nets.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,030
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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