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Enregistrement W6887730719 · doi:10.17605/osf.io/nk89e

ANÁLISE COMPARATIVA DE TÉCNICAS ANESTÉSICAS NA CIRURGIA BARIÁTRICA: UMA META-ANÁLISE SOBRE ABORDAGENS COM USO TOTAL, POUPADOR E LIVRE DE OPIOIDES

2024· article· pt· W6887730719 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen Science Framework · 2024
Typearticle
Languept
DomaineMedicine
ThématiqueEnhanced Recovery After Surgery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialAnalgesicMEDLINEContext (archaeology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Esta meta-análise visa comparar três técnicas de uso de opioides no manejo pós-operatório de pacientes bariátricos, focando no controle da dor nas primeiras 24 horas, na redução de náuseas e vômitos e no uso de opioides. O estudo busca aprimorar as práticas anestésicas para garantir uma recuperação mais segura e eficiente. A pesquisa incluiu estudos observacionais e ensaios clínicos randomizados que abordaram o uso total, poupador e livre de opioides em pacientes bariátricos. Foram considerados desfechos como dor, náuseas e vômitos e uso de opioides nas primeiras 24 horas. Os dados foram extraídos manualmente por dois revisores, e o risco de viés foi avaliado com as ferramentas Newcastle-Ottawa e RoB-2. A análise foi realizada no software JASP, utilizando modelos de efeitos aleatórios e testes estatísticos como t de Student, ANOVA e análise post-hoc de Tukey.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,212
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,009
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,310 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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