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Enregistrement W4310591997 · doi:10.1590/0100-6991e-20223363-en

Preoperative risk factors associated with anastomotic leakage after colectomy for colorectal cancer: a systematic review and meta-analysis

2022· review· en· W4310591997 sur OpenAlexaboutno aff
Vinícius Evangelista Dias, Pedro Alves Soares Vaz de Castro, Homero Terra Padilha, LARA VICENTE PILLAR, LAURA BOTELHO RAMOS GODINHO, Augusto Tinoco, RODRIGO DA COSTA AMIL, Aleida Nazareth Soares, Geraldo Magela Gomes da Cruz, Juliana Maria Trindade Bezerra, Thais Almeida Marques da Silva

Notice bibliographique

RevueRevista do Colégio Brasileiro de Cirurgiões · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Surgical Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRelative riskMeta-analysisInternal medicineOdds ratioCochrane LibraryColectomyColorectal cancerCohort studyColorectal surgerySurgeryConfidence intervalAbdominal surgeryCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: anastomotic leak (AL) after colectomy for colorectal cancer (CRC) is a life-threatening complication. This systematic review and meta-analysis aimed to evaluate the preoperative risk factors for AL in patients submitted to colectomy. METHODS: the bibliographic search covered 15 years and 9 months, from 1st January 2005 to 19th October 2020 and was performed using PubMed, Cochrane Library, Scopus, Biblioteca Virtual em Saúde, Europe PMC and Web of Science databases. The inclusion criteria were cross-sectional, cohort and case-control studies on preoperative risk factors for AL (outcome). The Newcastle-Ottawa scale was used for bias assessment within studies. Meta-analysis involved the calculation of treatment effects for each individual study including odds ratio (OR), relative risk (RR) and 95% confidence intervals (95% CI) with construction of a random-effects model to evaluate the impact of each variable on the outcome. Statistical significance was set at p<0.05. RESULTS: cross-sectional studies were represented by 39 articles, cohort studies by 21 articles and case-control by 4 articles. Meta-analysis identified 14 main risk factors for AL in CRC patients after colectomy, namely male sex (RR=1.56; 95% CI=1.40-1.75), smoking (RR=1.48; 95% CI=1.30-1.69), alcohol consumption (RR=1.35; 95% CI=1.21-1.52), diabetes mellitus (RR=1.97; 95% CI=1.44-2.70), lung diseases (RR=2.14; 95% CI=1.21-3.78), chronic obstructive pulmonary disease (RR=1.10; 95% IC=1.04-1.16), coronary artery disease (RR=1.61; 95% CI=1.07-2.41), chronic kidney disease (RR=1.34; 95% CI=1.22-1.47), high ASA grades (RR=1.70; 95% CI=1.37-2.09), previous abdominal surgery (RR=1.30; 95% CI=1.04-1.64), CRC-related emergency surgery (RR=1.61; 95% CI=1.26-2.07), neoadjuvant chemotherapy (RR=2.16; 95% CI=1.17-4.02), radiotherapy (RR=2.36; 95% CI=1.33-4.19) and chemoradiotherapy (RR=1.58; 95% CI=1.06-2.35). CONCLUSIONS: important preoperative risk factors for colorectal AL in CRC patients have been identified based on best evidence-based research, and such knowledge should influence decisions regarding treatment.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,552
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,006
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,272 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations17
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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