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Enregistrement W3173787262 · doi:10.1111/iwj.13654

Oncologic feasibility for negative pressure wound therapy application in surgical wounds: A meta‐analysis

2021· review· en· W3173787262 sur OpenAlexaboutno aff
Yen‐Jen Wang, Xiaofeng Yao, Yang‐Sheng Lin, Jen‐Yu Wang, Chang‐Cheng Chang

Notice bibliographique

RevueInternational Wound Journal · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical site infection prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNegative-pressure wound therapySurgeryMalignancyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Negative pressure wound therapy (NPWT) decreases postoperative complications of various surgeries. However, the use of NPWT for oncological surgical wounds remains controversial. To evaluate the association of NPWT with oncologic recurrence in surgical wounds without residual malignancy, we analysed studies that compared NPWT with conventional non‐pressure dressings for cancer surgical wounds without residual tumour by August 12, 2020. We compared tumour recurrence rates and postoperative complications between the two procedures. The six studies included 118 patients who received NPWT, and 149 patients who received conventional non‐pressure wound care. The overall quality of the included studies was high based on the Newcastle–Ottawa scale score of 7.5. Tumour recurrence after NPWT was not significantly different compared with conventional non‐negative pressure wound care (9.3% versus 11.4%, P = 0.40). There was no significant heterogeneity between the studies (I 2 = 3%). Although NTWT was associated with a lower complication rate compared with the control group, the result was non‐significant ( P = 0.15). Application of NPWT in oncologic resection wounds without residual malignancy revealed no difference in local recurrence and may reduce the risk of postoperative complications compared with conventional non‐negative pressure dressings. NPWT can be considered an alternative method for reconstruction in challenging cases.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,909
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,006
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,178
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeSans objet
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

Citations19
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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