The Effects of Gum Chewing in the Postoperative‐Period: A Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Postoperative ileus (POI) is a transient impairment of gastrointestinal motility occurring after surgery. Patients with POI can suffer from complications such as increased risk of nosocomial infections, overall mortality risk, and higher overall healthcare costs. This study aims to (a) evaluate the effectiveness of gum chewing on relieving POI symptoms (b) conduct meta-analysis on POI outcome variables to estimate overall effect size. METHODS: We searched MEDLINE (Ovid), EMBASE, CINAHL, Web of Science, and Scopus for English language randomized controlled trials (RCTs), evaluating the postoperative effects of gum chewing in adult surgical patients. Two reviewers independently screened titles, abstracts, and full texts, resolving conflicts by discussion. Study quality was assessed using the GRADE system. Meta-analysis was conducted within two surgical specialty subgroups separately. RESULTS: From 1925 citations, 714 duplicates were removed. After title/abstract screening, 128 proceeded to full text review, out of which 43 studies met the inclusion criteria. Among RCTs, 69.8% noted statistically significant improvement in at least one of the POI outcomes in the intervention cohort. Meta-analysis showed significant reductions in time to first flatus (-7.4 h; p = 0.0003) and defecation (-18.64 h; p < 0.0001) in general and colorectal surgery. Similar reductions were also observed in the OBGYN and gynecology cohort: flatus (-6.52 h; p < 0.0001) and defecation (-9.71 h; p = 0.003). CONCLUSION: Chewing gum is a safe low-cost intervention that has the potential to significantly reduce POI symptoms and hospitalization times. Meta-analysis validated the clinical relevance of the intervention. Standardized protocols are still required to delineate true effect sizes and reduce heterogeneity.
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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 | 0,008 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».