Timing of repair and mesh use in traumatic abdominal wall defects: a systematic review and meta-analysis of current literature
Notice bibliographique
Résumé
Background: Traumatic abdominal wall hernias or defects (TAWDs) after blunt trauma are rare and comprehensive literature on this topic is scarce. Altogether, there is no consensus about optimal methods and timing of repair, resulting in a surgeon's dilemma. The aim of this study was to analyze current literature, comparing (1) acute versus delayed repair and (2) mesh versus no mesh repair. Methods: A broad and systematic search was conducted in PubMed, EMBASE, and the Cochrane Library. The selected articles were assessed on methodological quality using a modified version of the CONSORT 2010 Checklist and the Newcastle-Ottawa scale. Primary endpoint was hernia recurrence, diagnosed by clinical examination or CT. Random effects meta-analyses on hernia recurrence rates after acute versus delayed repair, and mesh versus no mesh repair, were conducted separately. Results: In total, 19 studies were evaluated, of which 6 were used in our analysis. These studies reported a total of 229 patients who developed a TAWD, of whom a little more than half underwent surgical repair. Twenty-three of 172 patients (13%) who had their TAWD surgically repaired developed a recurrence. In these studies, nearly 70% of the patients who developed a recurrence had their TAWD repaired primarily without a mesh augmentation and mostly during the initial hospitalization. Pooled analysis did not show any statistically significant favor for either use of mesh augmentation or the timing of surgical repair. Conclusion: Although 70% of the recurrences occurred in patients without mesh augmentation, pooled analysis did not show significant differences in either mesh versus no mesh repair, nor acute versus delayed repair for the management of traumatic abdominal wall defects. Therefore, a patient's condition (e.g., concomitant injuries) should determine the timing of repair, preferably with the use of a mesh augmentation.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».