Risk factors for nonpurulent leg cellulitis: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Nonpurulent cellulitis is an acute bacterial infection of the dermal and subdermal tissues that is not associated with purulent drainage, discharge or abscess. The objectives of this systematic review and meta‐analysis were to identify and appraise all controlled observational studies that have examined risk factors for the development of nonpurulent cellulitis of the leg (NPLC). A systematic literature search of electronic databases and grey literature sources was performed in July 2015. The Newcastle–Ottawa Scale (NOS) was used to assess methodological quality of included studies. Of 3059 potentially eligible studies retrieved and screened, six case–control studies were included. An increased risk of developing NPLC was associated with previous cellulitis [odds ratio (OR) 40·3, 95% confidence interval (CI) 22·6–72·0], wound (OR 19·1, 95% CI 9·1–40·0), current leg ulcers (OR 13·7, 95% CI 7·9–23·6), lymphoedema/chronic leg oedema (OR 6·8, 95% CI 3·5–13·3), excoriating skin diseases (OR 4·4, 95% CI 2·7–7·1), tinea pedis (OR 3·2, 95% CI 1·9–5·3) and body mass index > 30 kg m−2 (OR 2·4, 95% CI 1·4–4·0). Diabetes, smoking and alcohol consumption were not associated with NPLC. Although diabetics may have been underrepresented in the included studies, local risk factors appear to play a more significant role in the development of NPLC than do systemic risk factors. Clinicians should consider the treatment of modifiable risk factors including leg oedema, wounds, ulcers, areas of skin breakdown and toe‐web intertrigo while administering antibiotic treatment for NPLC.
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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 | 0,011 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».