The Use of Negative Pressure Wound Therapy for Breast Surgeries: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Negative pressure wound therapy (NPWT) following breast surgery has emerged as a promising intervention theorized to reduce complication rates, improve patient-important outcomes, and enhance cost-effectiveness. This systematic review and meta-analysis aims to determine outcomes of NPWT following breast surgery. Methods: MEDLINE, Embase, CINAHL, Web of Science, and CENTRAL were searched to include all English-language, peer-reviewed observational and randomized controlled trials (RCTs) investigating NPWT on the breast or donor site among patients undergoing breast surgery. Studies evaluated at least one of the following outcomes: wound dehiscence, surgical site infection (SSI), implant loss, re-operation, re-admission, hematoma, seroma, and skin/wound necrosis. Quality of evidence was assessed with GRADE methodology. Results: This review includes 31 studies (eight RCTs, 23 observational) analyzing 3320 patients (4326 breasts). High certainty of evidence indicates decreased risk of wound dehiscence among NPWT patients in RCTs for all NPWT application sites (donor: 0.40; 95%CI 0.21, 0.79; breast: 0.59; 95%CI 0.41, 0.84) and observational trials where NPWT was placed on donor sites (0.64; 95%CI 0.42, 0.98). Some evidence indicates NPWT may reduce SSI, hematoma, seroma, and skin/wound necrosis incidence, however results are uncertain and varied in statistical significance. No effect was identified on rates of breast implant loss, re-operation, and re-admission, although this certainty of evidence is very low. Conclusions: Our findings suggest NPWT following breast surgery reduces the risk of wound dehiscence, may have some effect on SSIs, hematoma, seroma, and skin/wound necrosis; and does not demonstrate an effect on rates of implant loss, re-operation or re-admission.
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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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».