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Enregistrement W3201253661 · doi:10.36076/ppj.2021.24.e709

Efficacy of Intrawound Treatments to Prevent Surgical Site Infection after Spine Surgery: A Systematic Review and Network Meta-analysis

2021· review· en· W3201253661 sur OpenAlexaboutno aff
Lin Lü, Si Cheng, Yang Wang, Xiaolin Chen, Guosheng Zhao, Zhiqiang Wang, Xiaojiong Jia, Zhenyong Ke

Notice bibliographique

RevuePain Physician · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical site infection prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisConfidence intervalOdds ratioCochrane LibraryRandomized controlled trialVancomycinInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Intrawound treatments have been reported to have favorable efficacy for preventing surgical site infection (SSI); however, the best strategy remains unknown. OBJECTIVE: The aim of this systematic review and network meta-analysis was to evaluate the efficacy of intrawound treatments to prevent SSI after spine surgery. STUDY DESIGN: A systematic review and network meta-analysis. METHODS: We searched the Cochrane Library, EMbase, PubMed, Chinese Science and Technology Periodical Database (VIP), China National Knowledge Infrastructure (CNKI), and Wanfang Data from the date of inception to March 2, 2020. The randomized controlled trials (RCTs) and cohort studies were identified and extracted by 2 reviewers independently. We performed a traditional pairwise meta-analysis to evaluate overall efficacy of intrawound treatments. Meanwhile, a network meta-analysis was performed to compare and rank the treatment efficacy using frequentist approach. RESULTS: Thirty-three publications (6 RCTs and 27 retrospective cohort studies) were included, involving 22,763 patients. For pairwise meta-analysis, the combined results showed that the intrawound treatment had a significantly lower SSI rate than the control group (CG) (odds ratio [OR] = 0.41; 95% confidence interval [CI], 0.31-0.55). For network meta-analysis, the treatment of vancomycin (VA) (OR = 0.53; 95% CI, 0.39-0.71), povidone-iodine (PI) (OR = 0.10; 95% CI, 0.04 - 0.23), and vancomycin + povidone-iodine (VA+PI) (OR = 0.25; 95% CI, 0.11-0.58) were found to be significantly more efficacious than CG on reduction of SSI rate. PI ranked first on reducing SSI, followed by PI+HP, VA+PI, gentamicin (GM), VA, and hydrogen peroxide (HP); CG ranked last. LIMITATIONS: Firstly, only 6 RCTs are included in this systematic review. Retrospective cohort studies tend to exaggerate the real results, although most of them are high-quality according to the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale (NOQAS). More high-quality RCTs need to be included to obtain convincing conclusions. Secondly, the population of this study involves both adult and pediatric cohorts, patients with tumor, congenital disease, or degenerative disease. There is no subgroup analysis for ages and type of diseases, which might have influence on the overall pooled analysis. Thirdly, we define the application of saline solution and no intrawound treatment as the control group, which might ignore their heterogeneity. Fourthly, follow-up periods are variable and the sample size of HP is small. Finally, additional research is needed to compare the complications of different treatments and the benefits of various dosages. CONCLUSION: We found that VA and PI show promising results on reducing SSI. PI is recommended as the most efficacious intrawound treatment to prevent SSI after spine surgery.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,544
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,008
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,304 · 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'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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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