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Enregistrement W2904014103 · doi:10.1111/iwj.13045

Incisional negative pressure therapy reduces complications and costs in pressure ulcer reconstruction

2018· article· en· W2904014103 sur OpenAlexaff
Anthony Papp

Notice bibliographique

RevueInternational Wound Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical site infection prevention
Établissements canadiensVancouver General HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSurgeryNegative-pressure wound therapyProspective cohort studyComplicationDemographicsCohortAnesthesiaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Complications after pressure ulcer reconstruction are common. A complication rate of 21% to 58% and a 27% wound recurrence has been reported. The aim of this study was to decrease postoperative wound-healing complications with incisional negative pressure wound therapy (iNPWT) postoperatively. This was a prospective non-randomised trial with a historic control. Surgically treated pressure ulcer patients receiving iNPWT were included in the prospective part of the study (Treatment group) and compared with the historic patient cohort of all consecutive surgically treated pressure ulcer patients during a 2-year period preceding the initiation of iNPWT (Control). There were 24 patients in the Control and 37 in the Treatment groups. The demographics between groups were similar. There was a 74% reduction in in-hospital complications in the Treatment group (10.8% vs 41.7%, P = 0.0051), 27% reduction in the length of stay (24.8 vs 33.8 days, P = 0.0103), and a 78% reduction in the number of open wounds at 3 months (5.4 vs 25%, P = -0.0481). Recurrent wounds and history of previous surgery were risk factors for complications. Incisional negative pressure wound therapy shortens hospital stay, number of postoperative complications, and the number of recurrent open wounds at 3 months after reconstructive pressure ulcer surgery, resulting in significant cost savings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,641
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,313 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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