Lead toxicity from retained bullet fragments: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Firearm injury remains a public health epidemic in the United States. A large proportion of individuals with gunshot wounds subsequently have retained bullet fragments (RBF). There are no standard medical guidelines regarding bullet removal and the full extent of the consequences of RBF remains unknown. OBJECTIVE: To determine whether there is an association among RBF, elevated blood lead levels (BLL) and lead toxicity in survivors of firearm injury 16 years and older. METHODS: PubMed, EMBASE, CINAHL, Scopus, Cochrane Library, and Sociological Abstracts electronic databases were searched for all randomized controlled trials, prospective and retrospective cohort, case-control and cross-sectional studies published in the English language between 1988 and 2018. Quality assessment and risk of bias was evaluated using the Newcastle Ottawa Scale. A meta-analysis was performed using a random-effects model. RESULTS: The search yielded 2,012 articles after removal of duplicates. Twelve were included after full article review. Eleven studies supported an association between elevated BLL and RBF. Bony fractures were associated with increased risk of elevated BLL in three studies. A positive relationship between BLL and the number of RBF was also shown in three studies, with one study demonstrating 25.6% increase in BLL for every natural-log increase in RBF (1-228, p < 0.01). Meta-analysis demonstrated BLL significantly higher in individuals with RBF as compared to controls (5.47 μg/dL, p < 0.01). CONCLUSION: Patients with bony fractures or multiple RBF, who are at higher risk of elevated BLL, should be monitored for BLL in intervals of 3 months within the first year of injury. For patients who return with BLL above 5 μg/dL, all efforts must be undertaken to remove fragments if there is no potential to worsen the injury. LEVEL OF EVIDENCE: Systematic review, Meta-analysis, level III.
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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 | 0,010 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 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 ».