Enzymatic debridement with collagenase in wounds and ulcers: a systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Enzymatic debridement with collagenase is a technique that is commonly used in clinical practice. This systematic review examines the effect of collagenase on all kinds of wounds, compared to an alternative therapy, on wound healing, wound bed characteristics, cost‐effectiveness and the occurrence of adverse events. We conducted a systematic literature search on available literature in Cochrane databases, MEDLINE, EMBASE and CINAHL. Two investigators independently assessed the titles and abstracts of all randomised controlled trials obtained involving collagenase of all kinds of wounds based on inclusion criteria. Of the 1411 citations retrieved, 22 studies reported outcomes with the use of collagenase either for wound healing or wound debridement. Results support the use of collagenase for enzymatic debridement in pressure ulcers, diabetic foot ulcers and in conjunction with topical antibiotics for burns. However, studies presented a high risk of bias. Risk ratio of developing an adverse event related to collagenase versus the alternative treatment was statistically significant (for 10 studies, RR: 1·79, 95% CI 1·24–2·59, I2=0%, P = 0·002). There is very limited data on the effect of collagenase as an enzymatic debridement technique on wounds. More independant research and adequate reporting of adverse events are warranted.
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 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 | 0,008 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».