Value of preoperative urine white blood cell and nitrite in predicting postoperative infection following percutaneous nephrolithotomy: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To evaluate to what degree preoperative urine white blood cell (WBC) and urine nitrite (NIT) values are predictive of postoperative infections following percutaneous nephrolithotomy (PCNL). METHODS: A systematic literature search was performed of the PubMed, Embase, Cochrane Library, Wanfang Data, National Knowledge Infrastructure (CNKI), and China Science and Technology Journal Database (CSTJ or VIP) online databases to identify relevant studies that examined the predictive value of urine WBC or NIT as risk factors for post-PCNL infection, and the search was finished on February 28, 2020. Two independent reviewers screened the relevant studies, extracted necessary data from the eligible case-control studies (CCS), and assessed the quality of included studies through the Newcastle-Ottawa scale (NOS). RevMan 5.3 software and the Stata 16.0 software were used to complete the statistical analysis of data. Results are expressed as odds ratio (OR) with 95% confidence intervals (CIs). RESULTS: : OR =7.81, 95% CI: 5.44-11.21, P<0.001) in preoperative tests were identified as independent risk factors for postoperative infections following PCNL. CONCLUSIONS: In summary, as risk factors for postoperative infections, the presence of preoperative urine WBC+ and NIT+ should be evaluated as part of clinical procedure, in order to reduce infections of PCNL.
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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 | 0,017 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,049 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».