Are Specific Body Sites Prone for Wound Infection After Skin Surgery? A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Identifying risk factors for wound infection may guide clinical practice for optimal use of perioperative antibiotic prophylaxis in dermatologic surgery. OBJECTIVE: To summarize the current evidence whether specific body sites have higher risks for surgical site infections (SSI). METHODS: The systematic literature search included MEDLINE, Embase, CENTRAL, and trial registers. Only observational studies qualified for inclusion and meta-analysis. We assessed the risk of bias according to the Newcastle-Ottawa Scale. RESULTS: Eighteen studies with 33,086 surgical wounds were eligible. Eight studies were of good, 4 of fair, and 6 of poor quality. The mean infection rate was 4.08%. Meta-analysis showed that the lips had significantly higher infection rates. The lower extremity and ears had or tended toward a higher risk for infection, but studies were clinically heterogeneous. A large prospective trial found that surgical wounds on the hands were at higher risk for infection. The trunk showed the lowest infection rate. The risk for SSI in other body locations was not different or remained uncertain because of substantial heterogeneity among studies. CONCLUSION: Lips, lower extremities, and probably ears and hands may have a higher risk for wound infection after skin surgery. The trunk showed the lowest infection rate.
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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 | 0,018 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,037 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».