Optimal surgical management in kidney and pancreas transplantation to minimise wound complications: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Immunosuppression in transplant patients increases the risk of wound complications. However, an optimal surgical approach to kidney and pancreas transplantation can minimise this risk. We performed a systematic review and meta-analysis to examine factors contributing to incisional hernia formation in kidney and pancreas transplant recipients. Bias appraisal of studies was conducted via the Newcastle-Ottawa scale. We considered recipient factors, surgical methods, and complications of repair. The rate of incisional hernia formation in recipients of kidney and pancreas transplants was 4.4% (CI 95% 2.6–7.3, p < 0.001). Age above or below 50 years did not predict hernia formation (Q (1) = 0.09, p = 0.77). Body mass index (BMI) above 25 (10.8%, CI 95% 3.2–30.9, p < 0.001) increased the risk of an incisional hernia. Mycophenolate mofetil (MMF) use significantly reduced the risk of incisional hernia from 11.9% (CI 95% 4.3–28.7, p < 0.001) to 3.8% (CI 95% 2.5–5.7, p < 0.001), Q (1) = 4.25, p = 0.04. Sirolimus significantly increased the rate of incisional hernia formation from 3.7% (CI 95% 1.7–7.1, p < 0.001) to 18.1% (CI 95% 11.7–27, p < 0.001), Q (1) = 13.97, p < 0.001. While paramedian (4.1% CI 95% 1.7–9.4, p < 0.001) and Rutherford-Morrison incisions (5.6% CI 95% 2.5–11.7, p < 0.001) were associated with a lower rate of hernia compared to hockey-stick incisions (8.5% CI 95% 3.1–21.2, p < 0.001) these differences were not statistically significant (Q (1) = 1.38, p = 0.71). Single layered closure (8.1% CI 95% 4.9–12.8, p < 0.001) compared to fascial closure (6.1% CI 95% 3.4–10.6, p < 0.001) did not determine the rate of hernia formation [Q (1) = 0.55, p = 0.46]. Weight reduction and careful immunosuppression selection can reduce the risk of a hernia. Rutherford-Morrison incisions along with single-layered closure represent a safe and effective technique reducing operating time and costs.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».