The Incidence and Risk Factors for Medical Adhesive‐Related Skin Injury in Cancer Patients in China: A Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT To explore the incidence and risk factors for medical adhesive‐related skin injury (MARSI) in cancer patients in China, and to provide a basic framework for approaches designed to reduce the occurrence of MARSI and improve the management of its risk factors. PubMed, Web of Science, The Cochrane Library, EmBase, CNKI, VIP, Wanfang, and CBM were searched from database inception to October 2024. The Agency for Healthcare Research and Quality and the Newcastle–Ottawa Scale were used to assess the quality of the included studies, and a random‐effects model with Stata 15.0 software was utilized for calculating the pooled incidence and risk factor for MARSI in cancer patients. A total of 18 studies were included, with 11,393 patients. Meta‐analysis showed that the pooled incidence of MARSI in Chinese cancer patients was 24%. In subgroup analyses, dermatitis demonstrated the highest incidence rate (10%). MARSI history, allergy history, dressing type (3M), puncture site (upper arm), gender (female), BMI > 25 kg/m 2 , moist skin, and age (≥ 50 years) were risk factors for MARSI in cancer patients. The incidence of MARSI in Chinese cancer patients is high, and MARSI history, allergy history, dressing type (3M), puncture site, gender (female), BMI > 25 kg/m 2 , moist skin, and age (≥ 50 years) were risk factors for the occurrence of MARSI in Chinese cancer patients, suggesting that early identification and protection of high‐risk patients, and timely targeted preventive measures are important to reduce the incidence of MARSI in cancer patients.
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 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 | 0,010 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».