A Systematic Review of Comparison of Autologous, Allogeneic, and Synthetic Augmentation Grafts in Nipple Reconstruction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many techniques have been described for nipple reconstruction, with the principal limitation being excessive loss of projection. The ideal reconstructed nipple provides sustained projection, the fewest complications, and high levels of patient satisfaction. A variety of materials are available for projection augmentation, including autologous, allogeneic, and synthetic materials. To date, there has been no systematic review to study the efficacy, projection, and complication rates of different materials used in nipple reconstruction. METHODS: MEDLINE, Embase, and PubMed databases were searched, from inception to August of 2014, to identify literature reporting on outcomes of autologous, allogeneic, and synthetic grafts in nipple reconstruction. Retrospective and prospective studies with controlled and uncontrolled conditions were included. Studies reporting the use of autologous flap techniques without grafts and articles lacking postoperative outcomes were excluded. Study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. RESULTS: Thirty-one studies met the inclusion criteria. After evidence review, one study represented two of nine stars on the Newcastle-Ottawa Scale, two studies represented three stars, six studies represented four stars, seven studies represented five stars, 11 studies represented six stars, and four studies represented seven stars. CONCLUSIONS: The results of this review revealed heterogeneity in the type of material used within each category and inconsistent methodology used in outcomes assessment in nipple reconstruction. Overall, the quality of evidence is low. Synthetic materials have higher complication rates and allogeneic grafts have nipple projection comparable to that of autologous grafts. Further investigation with high-level evidence is necessary to determine the optimal material for nipple reconstruction. CLINICAL QUESTION/LEVEL OF EVIDENCE: Therapeutic, IV.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».