A meta‐analysis of the risk factors of surgical site infection after hysterectomy for endometrial cancer
Notice bibliographique
Résumé
Surgical Site Infection (SSI) is one of the common postoperative complications after hysterectomy for endometrial cancer (EC). Previous studies have investigated the risk factors for SSI in patients with EC. However, big differences in research results exist, and the correlation coefficients of different research results are quite different. A meta-analysis was conducted to examine the risk factors related to SSI in patients with EC. We searched English databases to collect case-control studies or cohort studies published before July 20, 2023, including PubMed, Web of Science, Embase and ScienceDirect. The risk of bias in the included studies was assessed via Newcastle-Ottawa Scale. The analysis was performed using RevMan 5.4.1 tool. A total of 6 articles (n = 3647) were selected in this meta-analysis. The following risk factors were presented to be significantly correlated with SSI in EC: laparotomy (OR = 2.66, 95% CI [1.57, 4.54]), postoperative blood sugar ≥10 mmol/L (OR = 4.38, 95% CI [2.83, 6.78]), Federation International of Gynaecology and Obstetrics (FIGO) stage-III or IV (OR = 2.27, 95% CI [1.49, 3.46]). The occurrence of SSI is influenced by a variety of factors. Thus, we should pay close attention to high-risk subjects and take crucial targeted interventions to lower the SSI risk after hysterectomy. Owing to the limited quality and quantity of the included studies, more rigorous studies with adequate sample sizes are needed to verify the conclusion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».