Įvairių chirurginių metodų efektyvumo įvertinimas seilių liaukų navikų gydyme: sisteminė literatūros apžvalga
Notice bibliographique
Résumé
Relevance and aim of the work: The purpose and aim of the study is to evaluate the effectiveness of different surgical techniques in the treatment of salivary gland tumours and identify the most effective surgical technique based on complications. Material and Methods:Design of the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines by the PubMed database by using keywords such as “salivary gland tumours”, “surgery treatment of salivary gland tumours”, and “management of malignant salivary gland tumours”. The Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale – Cohort Studies was used to evaluate the quality of study and risk of bias. Results: Out of the 4,909 articles, 200 were duplicates. After excluding non-English publications (n=4,359), irrelevant studies, and overlapping data (n=332), six studies meet the inclusion criteria: five retrospective and one prospective study. Extracapsular dissection appears to be the most effective surgical technique compared to total excision or partial parotidectomy, particularly in terms of lower complication rates, decreased incidence of sialocele, and better preservation of nerve function and gland. Conclusions: This review demonstrates that extracapsular dissection (ECD) may offer better clinical outcomes for benign parotid tumours, especially pleomorphic adenomas, with improved functional results and fewer complications. The lack of statistically significant findings limits definitive conclusions. There is a need for further large-scale studies to support the clinical decision-making and confirm these trends. Keywords: Salivary gland tumours, Surgical techniques, Extracapsular dissection, Facial nerve.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».