Systematic Review of Skin Graft Donor-Site Dressings
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Debate continues about what split-thickness skin graft donor-site dressing provides the best outcomes for patients at the lowest cost. The goal of this systematic review was to determine which donor-site dressings are associated with the best outcomes for the following: pain, infection rate, healing quality, healing rate, quality of life, and cost. METHODS: A comprehensive literature review and assessment was undertaken by two independent reviewers. Articles were selected using specific inclusion criteria. Split-thickness skin graft donor-site dressings were classified as either moist or nonmoist based on the state of the dressing upon initial application. Methodological quality of randomized controlled trials was assessed using the Jadad scale. RESULTS: Seventy-five relevant articles were included in the final analysis, three of which were review articles. The most commonly measured outcome was healing rate (64 of 72), followed by pain (58 of 72), infection rate (40 of 72), healing quality (40 of 72), and cost (15 of 72). No studies measured quality of life. The majority of articles were randomized controlled trials (35 of 75), followed by observational studies (22 of 75), unsystematic clinical observations (15 of 75), and review articles (three of 75). It was difficult to compare moist and nonmoist dressings in this review because of the methodological heterogeneity of the included articles. The available evidence suggests, however, that moist dressings are superior in terms of pain. CONCLUSIONS: Some weak evidence exists that supports "wet dressings." To determine the best split-thickness skin graft donor-site dressing, more methodologically sound randomized controlled trials are needed. Trials with parallel economic evaluations should be undertaken to answer this question.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle