Risk factors for the recurrence of diabetic foot ulcers among diabetic patients: a meta‐analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to systematically review and identify the risk factors for the recurrence of diabetic foot ulcers (DFUs) among diabetic patients. PUBMED, EMBASE, Web of Science, Cochrane Library, China Biology Medicine (CBM), China National Knowledge Infrastructure (CNKI), WanFang, and VIP databases were electronically searched to identify eligible studies updated to January 2019 to collect case-control studies or cohort studies on the risk factors for the recurrence of DFUs. Two reviewers independently screened the literature, extracted data, and assessed the risk of bias of included studies using the Newcastle-Ottawa Scale. A meta-analysis was performed using RevMan 5.3. Nine retrospective cohort studies were included, in which 1426 patients were enrolled, 542 in the DFU recurrence group and 884 in the non-recurrent DFU group. Risk factors for the recurrence of DFUs included male gender (odds ratio [OR] = 1.38, 95% confidence interval [CI], 1.07-1.78, P < .05), smoking (OR = 1.66, 95% CI, 1.26-2.20, P = .0004), duration of diabetes (WMD = 4.43, 95% CI, 1.96‐6.90, P = .0004), duration of past DFUs (OR = 1.02, 95% CI, 1.00-1.03, P = .006), plantar ulcers (OR = 5.31, 95% CI, 4.93-5.72, P <.00001), peripheral artery disease (OR = 1.65, 95% CI, 1.20-2.28, P = .002), and diabetic peripheral neuropathy (OR = 2.15, 95% CI, 1.40-3.30, P = .0005). No significant differences were found in age, body mass index, total cholesterol, diabetic nephropathy, diabetic retinopathy, or hypertension. Health care staff should pay attention to the identified risk factors for the recurrence of DFUs. Because of the limited quality and quantity of the included studies, rigorous studies with adequate sample sizes are needed to verify the conclusion.
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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) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle