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Enregistrement W3160238358 · doi:10.3389/fonc.2021.658829

Prophylactic Intra-Peritoneal Drainage After Pancreatic Resection: An Updated Meta-Analysis

2021· review· en· W3160238358 sur OpenAlexaboutno aff
Xinxin Liu, Kai Chen, Xiangyu Chu, Guangnian Liu, Yinmo Yang, Xiaodong Tian

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Oncology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic and Hepatic Oncology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineMeta-analysisResectionDrainageSurgeryInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Prophylactic intra-peritoneal drainage has been considered to be an effective measure to reduce postoperative complications after pancreatectomy. However, routinely placed drainage during abdominal surgery may be unnecessary or even harmful to some patients, due to the possibility of increasing complications. And there is still controversy about the prophylactic intra-peritoneal drainage after pancreatectomy. This meta-analysis aimed to analyze the incidence of complications after either pancreaticoduodenectomy (PD) or distal pancreatectomy (DP) in the drain group and no-drain group. METHODS: Data were retrieved from four electronic databases PubMed, EMBASE, the Cochrane Library and Web of Science up to December 2020, including the outcomes of individual treatment after PD and DP, mortality, morbidity, clinically relevant postoperative pancreatic fistula (CR-POPF), bile leak, wound infection, postoperative hemorrhage, delayed gastric emptying (DGE), intra-abdominal abscess, reoperation, intervened radiology (IR), and readmission. Cochrane Collaboration Handbook and the criteria of the Newcastle-Ottawa scale were used to assess the quality of studies included. RESULTS: We included 15 studies after strict screening. 13 studies with 16,648 patients were analyzed to assess the effect of drain placement on patients with different surgery procedures, and 4 studies with 6,990 patients were analyzed to assess the effect of drain placement on patients with different fistula risk. For patients undergoing PD, the drain group had lower mortality but higher rate of CR-POPF than the no-drain group. For patients undergoing DP, the drain group had higher rates of CR-POPF, wound infection and readmission. There were no significant differences in bile leak, hemorrhage, DGE, intra-abdominal abscess, and IR in either overall or each subgroup. For Low-risk subgroup, the rates of hemorrhage, DGE and morbidity were higher after drainage. For High-risk subgroup, the rate of hemorrhage was higher while the rates of reoperation and morbidity were lower in the drain group. CONCLUSIONS: Intraperitoneal drainage may benefit some patients undergoing PD, especially those with high pancreatic fistula risk. For DP, current evidences suggest that routine drainage might not benefit patients, but no clear conclusions can be drawn because of the study limitations.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,035
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,326 · 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

Citations22
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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