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Enregistrement W3009360614 · doi:10.1093/jbcr/iraa024.109

106 Heads or Tails? Scalp versus Non-scalp Donor Sites for Split-thickness Skin Grafting of Burns: A Systematic Review and Retrospective Review

2020· review· en· W3009360614 sur OpenAlexaff
Sorush Rokui, Colleen Pawliuk, Jeffrey N. Bone, Anthony Papp, Sally Hynes

Notice bibliographique

RevueJournal of Burn Care & Research · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineScalpSkin graftingFolliculitisSurgeryRetrospective cohort studyCohortScarring alopeciaDermatologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction The scalp is an appealing donor site for split-thickness skin grafting (STSG) of burns due to its concealment upon hair regrowth and healing potential; however, it is often reserved for massive burns with limited donor sites. This study aims to understand scalp donor site (SDS) outcomes and complications to elucidate viability of the SDS as a first-line option for coverage of burns. Methods A systematic review across five databases was conducted. Original research reporting cohort outcomes of STSG coverage of burns using the SDS was included. Donor site healing time, graft thickness, graft take, and complications were analyzed. Thereafter, a retrospective chart review of patients who had SDS-STSGs for burns from 2010–2018 was done. Outcomes and complications were compared to non-SDS-STSGs (NSDS-STSGs) in criteria-matched controls. Results Systematic Review: 1489 articles were reviewed. 15 cohort studies met inclusion criteria, yielding 1761 patients who has SDS-STSG (mean age=17 yrs, mean TBSA=37%). Alopecia and folliculitis occurred in 5% and 3% of patients, respectively; folliculitis was associated with certain hair types. Other complications (eg. hypertrophic scarring, hair transfer) were seen in less than 1.5% of patients. Rapid donor site healing times (mean=8 days) and capacity for re-harvest (mean=2 harvests/patient) were noted. Retrospective Review: 30 patients underwent grafting with SDS-STSGs, 23 of whom also received NSDS-STSGs and were thus self-controls; criteria-matched controls were found for the remaining 7. Graft thickness and graft take did not differ between SDS and NSDS groups, while donor site healing time was faster for SDSs vs NSDSs (9 vs 11 days, p=0.02). SDS complications included: alopecia (n=2), delayed healing (3), and folliculitis (1). NSDS complications included: delayed healing (n=1), dyspigmentation (2), and hypertrophic scarring (3). These complications could not be attributed to age, ethnicity, graft thickness, number of graft harvests, comorbidity burden, TBSA, or inhalational injury status. Conclusions The scalp donor site may represent a viable first-line option for split-thickness skin grafting of burns. Our cohort suggests that scalp donor sites pose comparable risks to non-scalp donor sites. Further studies elucidating the role of hair type in SDS-STSG complications are required to optimize outcomes with patient-specific donor site selection. Applicability of Research to Practice In select patients, the scalp may be considered as a first-line donor site for split-thickness skin grafting of burns, with potentially faster donor site healing time and comparable risks to non-scalp donor sites. Some scalp-specific complications may be linked to differences in hair type.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,006
Bibliométrie0,0110,013
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,154
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,337 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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