Prevention and Management of Posterior Wound Complications Following Oncologic Spine Surgery: Narrative Review of Available Evidence and Proposed Clinical Decision-Making Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Narrative Review. OBJECTIVE: Contextualized by a narrative review of recent literature, we propose a wound complication prevention and management algorithm for spinal oncology patients. We highlight available strategies and motivate future research to identify optimal and individualized wound management for this population. METHODS: We conducted a search of recent studies (2010-2022) using relevant keywords to identify primary literature in support of current strategies for wound complication prevention and management following spine tumor surgery. When primary literature specific to spine tumor cases was not available, data were extrapolated from studies of other spine surgery populations. Results were compiled into a proposed clinical algorithm to guide practice considering available evidence. RESULTS: Based on available literature, we recommend individualized stratification of patients according to identifiable risk factors for wound complication and propose several interventions which might be employed preventatively, including intrawound antibiotic administration, negative pressure wound therapy, and primary flap closure of the surgical wound. Of these, the available evidence, weighing possible risks vs benefits, most strongly favors primary flap closure of surgical wounds, particularly for patients with multiple risk factors. A secondary algorithm to guide management of wound complications is also proposed. CONCLUSIONS: Wound complications such as SSI and dehiscence remain a significant source of morbidity following spine tumor surgery. Triaging patients on an individualized basis according to risk factors for complication may aid in selecting appropriate prophylactic strategies to prevent these complications. Future research in this area is still needed to strengthen recommendations.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».