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Enregistrement W2056915378 · doi:10.1097/prs.0b013e318262e186

Complications of Acellular Dermal Matrices in Abdominal Wall Reconstruction

2012· review· en· W2056915378 sur OpenAlexaff
Ketan M. Patel, Parag Bhanot

Notice bibliographique

RevuePlastic & Reconstructive Surgery · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHernia repair and management
Établissements canadiensGeorgetown Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAbdominal wallAcellular DermisSurgerySurgical meshAbdominal surgeryHerniaAbdominal wall defectImplant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Acellular dermal matrices have been increasingly used in abdominal wall reconstruction. Unique characteristics of these grafts have allowed surgeons to reconstruct increasingly complex abdominal wall defects. This has resulted in a myriad of complications related to the acellular dermal matrix with unique management strategies as compared with synthetic mesh. METHODS: A review of the literature was performed to identify studies evaluating the use and efficacy of acellular dermal matrices in abdominal wall reconstruction. Complication profiles were identified and are compared. Differences between porcine and human derivatives were identified. RESULTS: Hernia recurrence, infection, skin necrosis, and fluid collections were among the most common complications following abdominal wall reconstruction identified in the literature. Differences among various acellular dermal matrix products make certain types more suitable for abdominal wall reconstruction. CONCLUSIONS: Complications are frequent in abdominal wall reconstruction. Many acellular dermal matrices have properties that allow for conservative management and maintenance of reconstruction when complications occur. With traditional synthetic mesh reconstruction, complications likely result in mesh explantation and prolonged morbidity. With acellular dermal matrix reconstruction, however, more conservative treatment strategies will allow for mesh salvage.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations55
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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