Platelet-Rich Fibrin and Soft Tissue Wound Healing: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
The growing multidisciplinary field of tissue engineering aims at predictably regenerating, enhancing, or replacing damaged or missing tissues for a variety of conditions caused by trauma, disease, and old age. One area of research that has gained tremendous awareness in recent years is that of platelet-rich fibrin (PRF), which has been utilized across a wide variety of medical fields for the regeneration of soft tissues. This systematic review gathered all the currently available in vitro, in vivo, and clinical literature utilizing PRF for soft tissue regeneration, augmentation, and/or wound healing. In total, 164 publications met the original search criteria, with a total of 48 publications meeting inclusion criteria (kappa score = 94%). These studies were divided into 7 in vitro, 11 in vivo, and 31 clinical studies. In summary, 6 out of 7 (85.7%) and 11 out of 11 (100%) of the in vitro and in vivo studies, respectively, demonstrated a statistically significant advantage for combining PRF to their regenerative therapies. Out of the remaining 31 clinical studies, a total of 8 reported the effects of PRF in a randomized clinical trial, with 5 additional studies (13 total) reporting appropriate controls. In those clinical studies, 9 out of the 13 studies (69.2%) demonstrated a statistically relevant positive outcome for the primary endpoints measured. In total, 18 studies (58% of clinical studies) reported positive wound-healing events associated with the use of PRF, despite using controls. Furthermore, 27 of the 31 clinical studies (87%) supported the use of PRF for soft tissue regeneration and wound healing for a variety of procedures in medicine and dentistry. In conclusion, the results from the present systematic review highlight the positive effects of PRF on wound healing after regenerative therapy for the management of various soft tissue defects found in medicine and dentistry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».