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Enregistrement W4403113298 · doi:10.25270/wmp.23114

Influencing Factors Associated With Peristomal Skin Complications After Colorectal Ostomy Surgery: A Systematic Review and Meta-Analysis

2024· review· en· W4403113298 sur OpenAlexaboutno aff
Lili Ma, Yajuan Zhang, Jin-Xiu Yao, Weiying Zhang, Huiren Zhuang

Notice bibliographique

RevueWound Management & Prevention · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStoma care and complications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineColorectal surgeryMeta-analysisGeneral surgeryComplicationSurgeryAbdominal surgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Peristomal skin complications (PSCs) are the most common complication among patients with ostomies after ostomy creation. PURPOSE: This systematic review and meta-analysis aimed to evaluate the factors influencing the occurrence of peristomal skin complications. METHODS: A systematic review was conducted across multiple databases by using a combination of subject terms and free words for online search. The databases were searched from their inception to October 31, 2023. All studies that met inclusion criteria were examined to identify risk factors for PSCs. Two researchers independently conducted literature screening and information extraction, evaluated the literature quality using the Newcastle-Ottawa Scale, and performed descriptive analysis of the results. RESULTS: Ten studies were included in this review. A total of 3753 patients with ostomies participated in the studies, and 981 patients suffered from PSCs, with PSC incidence ranging from 15.5% to 47.7%. Type of ostomy, diabetes, self-care knowledge, and chemotherapy were significant factors associated with PSCs. CONCLUSION: This review highlighted 4 factors that influence the occurrence of peristomal skin complications. The quality of included literature is generally low, with significant heterogeneity in study design and choice of outcome indicators. Therefore, further research involving high-quality studies with larger sample sizes is needed for deeper investigation.

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)0,000
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 enseignants0,624
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0010,002
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)0,0000,000

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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