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Enregistrement W3081260125 · doi:10.1177/1556984520938155

Wire Cerclage Versus Cable Closure After Sternotomy for Dehiscence and DSWI: A Systematic Review and Meta-Analysis

2020· review· en· W3081260125 sur OpenAlexaff
Apurva Dixit, Derrick Y. Tam, Monica Yu, Bobby Yanagawa, Mario Gaudino, Tiffany Lam, Stephen E. Fremes

Notice bibliographique

RevueInnovations Technology and Techniques in Cardiothoracic and Vascular Surgery · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical site infection prevention
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDehiscenceSurgeryConfidence intervalMeta-analysisClosure (psychology)Median sternotomyIncidence (geometry)Internal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective Cable closure has been introduced as a potential alternative to traditional wire cerclage (WC) for closure of median sternotomy. To evaluate whether cable closure improves patient outcomes, we conducted a systematic review and meta-analysis of the literature. Methods Ovid versions of Medline and Embase, and Google Scholar were used for the literature search. This yielded 7 studies ( n = 2,758), which compared traditional WC to cable closure systems. Outcomes included deep sternal wound infection, sternal dehiscence, postoperative pain score, and sternal wound infection. Results We found significantly lower incidence of sternal dehiscence for cable closure compared to WC (risk ratio [RR] 0.14, 95% confidence interval [CI]: 0.03 to 0.59 , P < 0.01 , I 2 = 0%) but no difference in DSWI (RR 0.97, 95% CI: 0.39 to 2.42, P = 0.95, I 2 = 33%). Cable closure was also associated with lower pain when compared with the WC group (mean difference −1.04 points, 95% CI: −1.89 to −0.19 , P = 0.02, I 2 = 87%). Conclusions This study suggests that cable closure results in less incidence of sternal dehiscence and pain compared to WC. Nonetheless, there remains a limited number of studies on this topic and further high-quality studies are required to confirm the results of this meta-analysis.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,029
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,310 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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