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Enregistrement W2995106055 · doi:10.1186/s13018-019-1488-z

Negative pressure wound therapy for closed incisions in orthopedic trauma surgery: a meta-analysis

2019· review· en· W2995106055 sur OpenAlexaboutno aff
Cong Wang, Yiwen Zhang, Hao Qu

Notice bibliographique

RevueJournal of Orthopaedic Surgery and Research · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical site infection prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Zhejiang ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineCochrane LibraryNegative-pressure wound therapyOrthopedic surgeryWound dehiscenceMeta-analysisSurgeryRandomized controlled trialDehiscenceMEDLINEInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This meta-analysis was performed to determine the efficacy of negative pressure wound therapy (NPWT) versus conventional wound dressings for closed incisions in orthopedic trauma surgery. METHODS: A systematic search was performed in PubMed, Embase, and the Cochrane Library databases. The outcome measures included deep surgical site infection (SSI), superficial SSI; wound dehiscence and length of hospital stay. Cochrane collaboration's tool and the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) were used to evaluate literature qualities. Meta-analysis was performed using RevMan 5.3 software. RESULTS: A total of 6 studies including 2 randomized controlled trials (RCTs) and 4 cohort studies met our inclusion criteria. NPWT resulted in a significantly lower incidence of deep SSI, superficial SSI, and wound dehiscence than conventional wound dressings. However, no statistically significant difference was found in the length of hospital stay. CONCLUSIONS: NPWT appeared to be an efficient alternative to help prevent SSIs and wound dehiscence on closed incisions in orthopedic trauma surgery. Rational use of NWPT should be based on the presence of patient's condition and risk factors.

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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,875
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,014
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,439
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,054 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations41
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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