MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2570998989 · doi:10.1002/uog.17401

Risk of Cesarean scar defect following single‐ <i>vs</i> double‐layer uterine closure: systematic review and meta‐analysis of randomized controlled trials

2017· review· en· W2570998989 sur OpenAlexaff
Attilio Di Spiezio Sardo, Gabriele Saccone, Rebekah McCurdy, Emmanuel Bujold, Giuseppe Bifulco, Vincenzo Berghella

Notice bibliographique

RevueUltrasound in Obstetrics and Gynecology · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal and Perinatal Health Interventions
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisUterine ruptureRandomized controlled trialRelative riskIncidence (geometry)DehiscencePregnancyObstetricsSurgeryUterusInternal medicineConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: There is a growing body of evidence that suggests that the surgical technique for uterine closure following Cesarean delivery influences the healing of the Cesarean scar, but there is still no consensus on the optimal technique. The aim of this systematic review and meta-analysis was to compare the effect of single- vs double-layer uterine closure on the risk of uterine scar defect. METHODS: MEDLINE, Scopus, ClinicalTrials.gov, PROSPERO, EMBASE and the Cochrane Central Register of Controlled Trials were searched from inception of each database until May 2016. All randomized controlled trials (RCTs) evaluating the effect of single- vs double-layer uterine closure following low transverse Cesarean section on the risk of uterine scar defect were included. The primary outcome was the incidence of uterine scar defects detected on ultrasound. Secondary outcomes were residual myometrial thickness evaluated by ultrasound and the incidence of uterine dehiscence and/or rupture in subsequent pregnancy. Summary measures were reported as relative risk (RR) or mean difference (MD), with 95% CIs. Quality of the evidence was assessed using the GRADE approach. RESULTS: Nine RCTs (3969 participants) were included in the meta-analysis. The overall risk of bias of the included trials was low. Statistical heterogeneity within the studies was low, with no inconsistency in the primary and secondary outcomes. Women who received single-layer uterine closure had a similar incidence of uterine scar defects as did women who received double-layer closure (25% vs 43%; RR, 0.77 (95% CI, 0.36-1.64); five trials; 350 participants; low quality of evidence). Compared with double-layer uterine closure, women who received single-layer closure had a significantly thinner residual myometrium on ultrasound (MD, -2.19 mm (95% CI, -2.80 to -1.57 mm); four trials; 374 participants; low quality of evidence). No difference was found in the incidence of uterine dehiscence (0.4% vs 0.2%; RR, 1.34 (95% CI, 0.24-4.82); three trials; 3421 participants; low quality of evidence) or uterine rupture (0.1% vs 0.1%; RR, 0.52 (95% CI, 0.05-5.53); one trial; 3234 participants; low quality of evidence) in a subsequent pregnancy. CONCLUSIONS: Single- and double-layer closure of the uterine incision following Cesarean delivery are associated with a similar incidence of Cesarean scar defects, as well as uterine dehiscence and rupture in a subsequent pregnancy. However, the quality level of summary estimates, as assessed by GRADE, was low, indicating that the true effect may be, or is even likely to be, substantially different from the estimate of the effect. Copyright © 2017 ISUOG. Published by John Wiley & Sons Ltd.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0240,041
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations172
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUltrasound in Obstetrics and GynecologyMême sujetMaternal and Perinatal Health InterventionsTravaux en français237 207