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Enregistrement W7063267560

加速康复外科理念在妇科手术中应用的Meta分析

2020· other· zh· W7063267560 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLanzhou University Institutional Repository · 2020
Typeother
Languezh
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdaptive optics and wavefront sensing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationIncidence (geometry)Term (time)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

目的:通过评估术后康复、安全性和经济效益指标,比较加速康复外科理念(Enhanced recovery after surgery, ERAS)与传统外科理念在妇科手术中应用的临床疗效。方法:系统检索PubMed,EMBASE,Web of Science,Cochrane Library,中国知网 (CNKI),万方,维普以及中国生物医学文献数据库(CBM)自建库至2020年01月发表的比较加速康复外科理念与传统外科理念在妇科手术中应用的相关文献,包括随机对照研究和非随机对照研究。采用Cochrane风险偏倚工具和New-castle-Ottawa量表分别对随机对照研究和非随机对照研究进行文献质量评价。选用Stata 12.0软件进行Meta分析。结果:最终纳入28篇文献,包括22篇英文和6篇中文,其中6篇随机对照研究,22篇非随机对照研究(8篇病例-对照研究和14篇队列研究)。共纳入6705例患者,其中ERAS组3304例,传统外科组3392例。Meta分析结果显示:与传统外科组比较,ERAS组总住院时间(WMD = -0.69, 95% CI = -0.97 ~ -0.41, P = 0.000)、术后住院时间(WMD = -0.63, 95% CI = -0.84 ~ -0.42, P = 0.000)、术后肠功能恢复时间(WMD = -0.36, 95% CI = -0.57 ~ -0.16, P = 0.001)均明显缩短,术中失血量(WMD = -26.57, 95% CI = -47.39 ~ -5.74, P = 0.012)和住院费用(WMD = -817.61, 95% CI = -1263.35 ~ -317.87, P = 0.000)均明显减少,差异均有统计学意义两组手术时间、术后30天并发症发生率、30天再入院率和30天死亡率比较,差异无统计学意义。结论:与传统外科理念比较,不论是开腹手术还是微创手术,ERAS理念均能够在不增加术后30天并发症发生率、30天再入院率和30天死亡率的基础上,缩短总住院时间、术后住院时间和肠功能恢复时间,同时减少住院费用,说明ERAS理念在妇科手术中的应用是安全有效的,且能产生积极的经济效益。

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)0,098
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,301
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,518

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0980,301
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,011
Bibliométrie0,0160,013
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0150,016
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,176 · 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
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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