Prevalence of Surgical Site Infections Following Coronectomy: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: This systematic review and meta-analysis aimed to investigate the prevalence of surgical site infections (SSIs) following coronectomy of mandibular third molars. Methods: A comprehensive literature search was conducted in Medline, Scopus, Web of Science, and Google Scholar databases up to 30 July 2024. Two independent reviewers performed study selection, data extraction, and quality assessment using the Newcastle–Ottawa Scale. Observational studies assessing SSI prevalence following coronectomy were included. The pooled prevalence of SSI with 95% confidence intervals (CI) was calculated using a random-effects model. Heterogeneity was assessed using the I2 statistic, and meta-regression was conducted to explore the influence of continuous variables. Results: A total of 22 studies involving 2173 coronectomy procedures were included. The overall pooled prevalence of SSI was 2.4% (95% CI: 1–4.3%), with substantial heterogeneity (I2 = 81%). Meta-regression showed no significant effect of the examined variables on SSI prevalence. No study was identified as a significant outlier. Quality assessments revealed that all studies had moderate methodological quality. Conclusions: Considerable heterogeneity was observed, likely due to variations in study settings, geographical regions, and timeframes, among other factors. Therefore, this study underscores the need for further rigorous research to better understand SSI risk factors and enhance management strategies for this postoperative complication.
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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 | 0,017 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».