104 Complications following chin laceration reparation using tissue adhesive compared to suture in children
Notice bibliographique
Résumé
Tissue adhesive is widely used in the emergency department to repair minor lacerations but there exists a debate as to whether it should be used for chin lacerations. To evaluate the proportion of wound dehiscence of chin lacerations repaired with tissue adhesive in comparison to sutures. This was a retrospective cohort study including all children requiring a facial laceration reparation in a single tertiary care pediatric hospital during a two-year period. The primary outcome was wound dehiscence in the 30 days following reparation. The independent variable of interest was the use of tissue adhesive vs suture. Other variables included size and localization of the laceration. The primary analysis was the association between method of reparation and risk of dehiscence for chin laceration. Other analysis compared risk of dehiscence according to the localization. A random sample of charts was reviewed in duplicate to insure reliability of the chart review and only variables with a good reliability were included in the analysis. Among the 2,044 children presenting with a facial laceration requiring an intervention, 1,804 (88%) were repaired using tissue adhesive. The laceration was located on the chin in 360 (18%) of patients. The use of tissue adhesive was not statistically associated with a higher risk of dehiscence for all facial lacerations (difference: 0.2; 95%CI: -1.9 to 0.8%), nor for chin lacerations (difference 2.2%; 95%CI: -7.5 to 4.4%). However, the probability of dehiscence was higher for chin laceration in comparison to other localizations (difference of 1.6%; 95%CI: 0.5–3.6%). While the proportion of dehiscence was higher for chin lacerations compared to other facial localizations, the risk of dehiscence was not statistically different for chin laceration repaired with tissue adhesive or sutures.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».