Prevalence of Parastomal Hernia and Factors Associated With Its Development
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this study was to identify risk factors for development of a parastomal hernia (PH). DESIGN: Cross-sectional survey. SETTING AND SUBJECTS: The target population comprised 2854 persons receiving services from the Manitoba Ostomy Program. Seven hundred sixty-four responses were received, yielding a response rate of 29.3%. Respondents average age was 70 years (SD = 12.8); 425 (55.6%) had a colostomy, 236 (30.8%) had an ileostomy, 63 (8.2%) had a urostomy, and 40 (5.2%) indicated other types of stomas or fistula. INSTRUMENTS: A questionnaire was developed by the authors that collected the following data: demographics, relevant medical history, personal and lifestyle factors, surgery-related factors, pre- and postoperative care factors, and information about the presence of a PH and physical and lifestyle effects related to a PH. Devices to enable respondents to measure the size of their stoma and abdominal girth were included in the survey package. The survey tool took approximately 30 to 45 minutes to complete. METHODS: An informational pamphlet and introductory letter were mailed 2 weeks before the survey was mailed. This was followed by a reminder letter. Bivariate analyses were completed in order to identify potential associations between all variables and a diagnosis of a PH; multivariate analysis was then completed to determine which factors were associated with an increased likelihood of a PH. RESULTS: Significant univariate associations were found between a diagnosis of a PH and diverticulitis, cirrhosis, benign prostatic enlargement, previous diagnosis of hernia, a smoking history, type of ostomy, stoma size, and continuous variables age and abdominal girth. Multiple regression analysis indicated that patients who underwent stoma surgery for cancer had larger stomas (1.5 to >3 in), and a colostomy were more likely to develop a PH. CONCLUSIONS: The results of this study indicate that PHs are prevalent. Additional research is needed to determine more effective intervention for preventing and managing a PH.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».