Impact of Peritoneal Closure on Postoperative Inflammatory Response and Infection Risk in Total Laparoscopic Hysterectomy
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study aimed to evaluate the impact of double-layer suturing, achieved through peritoneal closure, on postoperative infections and vaginal cuff dehiscence following total laparoscopic hysterectomy (TLH). Materials and Methods: A retrospective observational case series (Canadian Task Force classification II-3) was conducted at a community hospital. A total of 154 patients who underwent TLH at Fukuchiyama City Hospital in Japan between July 2019 and June 2021 were included. Peritoneal closure was performed in 126 cases, while it was omitted in 28 cases, based on the surgeon’s discretion. Results: Postoperative infections were observed in 7 out of 154 cases (4.5%). Postoperative infection occurred in 3.2% (4/126) of patients with peritoneal closure and 10.7% (3/28) of patients without peritoneal closure. Although the infection rate was lower in the peritoneal closure group, the difference was not statistically significant (odds ratio 0.36, 95% confidence interval 0.08–2.26, p = 0.15). However, inflammatory markers on postoperative day 3, including white blood cell (WBC) count and C-reactive protein (CRP), were significantly lower in the peritoneal closure group (WBC: 6,215 vs. 7,750, p = 0.001; CRP: 1.99 vs. 3.81, p = 0.003). Conclusions: Peritoneal closure at the vaginal cuff in TLH may reduce early postoperative inflammatory responses and subsequently reduce the risk of infection. Future multi-institutional studies would further delineate the optimal surgical technique for TLH and the significance of including peritoneal closure, as well as help to further define the utility of postoperative testing.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».