Is Angiosome-Targeted Angioplasty Effective for Limb Salvage and Wound Healing in Diabetic Foot? : A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Given that the efficacy of employing angiosome-targeted angioplasty in the treatment of diabetic foot remains controversial, this study was conducted to examine its efficacy. METHODS: We performed a systematic literature review and meta-analysis using core databases, extracting the treatment modality of angiosome-targeted angioplasty as the predictor variable, and limb salvage, wound healing, and revision rate as the outcome variables. We used the Newcastle-Ottawa Scale to assess the study quality, along with the Cochrane Risk of Bias Tool. We evaluated publication bias using a funnel plot. RESULTS: The search strategy identified 518 publications. After screening these, we selected four articles for review. The meta-analysis revealed that overall limb salvage and wound healing rates were significantly higher (Odds ratio = 2.209, 3.290, p = 0.001, p<0.001) in patients who received angiosome-targeted angioplasty than in those who received nonangiosome-targeted angioplasty. The revision rate between the angiosome and nonangiosome groups was not significantly different (Odds ratio = 0.747, p = 0.314). CONCLUSION: Although a further randomized controlled trial is required for confirmation, angiosome-targeted angioplasty in diabetic foot was more effective than nonangiosome-targeted angioplasty with respect to wound healing and limb salvage.
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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 | 0,010 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».