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Enregistrement W2115572243 · doi:10.12968/jowc.2010.19.11.79697

The clinical effectiveness of negative pressure wound therapy: a systematic review

2010· review· en· W2115572243 sur OpenAlexaff
Xuanqian Xie, M. McGregor, Nandini Dendukuri

Notice bibliographique

RevueJournal of Wound Care · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical site infection prevention
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNegative-pressure wound therapyRandomized controlled trialSystematic reviewDiabetic footIntensive care medicineMEDLINEEvidence-based medicineMeta-analysisClinical trialDiabetes mellitusSurgeryPhysical therapyAlternative medicineInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To estimate the efficacy of negative pressure wound therapy (NPWT), on the basis of a systematic review of reported randomised controlled trials (RCTs). METHOD: A systematic literature search for relevant RCTs was carried out. The credibility of the outcome of each study was evaluated using a specially constructed instrument. RESULTS: We identified 17 RCTs, of which five had not been included in previous reviews or health technology assessments. For diabetic foot ulcers (seven RCTs), there was consistent evidence of the benefit of NPWT compared with control treatments. For pressure ulcers (three RCTs), results were conflicting. In trials involving mixed wounds (five RCTs), evidence was encouraging but of inadequate quality. Significant complications were not increased. CONCLUSION: There is now sufficient evidence to show that NPWT is safe, and will accelerate healing, to justify its use in the treatment of diabetes-associated chronic leg wounds. There is also evidence, though of poor quality, to suggest that healing of other wounds may also be accelerated.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,078
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,078
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,008
Bibliométrie0,0100,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,378 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations119
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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