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Enregistrement W3010079967 · doi:10.1093/jbcr/iraa024.152

522 Skin Graft Donor-site Morbidity: A Systematic Literature Review

2020· article· en· W3010079967 sur OpenAlexaboutno aff
Malachy Asuku, Yan Qi, Tzy‐Chyi Yu, E. Boing, Helen Hahn, Sara Hovland, Matthias B. Donelan

Notice bibliographique

RevueJournal of Burn Care & Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineObservational studyRandomized controlled trialVisual analogue scaleSurgeryMEDLINESystematic reviewTotal body surface areaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Although split-thickness skin grafts (STSGs) are part of standard treatment for burn, traumatic, and chronic wounds, the harvesting of STSGs creates iatrogenic injuries at the donor sites. This review summarizes the scientific literature on morbidity associated with STSG donor sites. Methods A systematic literature search from 2014 to 2019 was performed in MEDLINE, Embase, and Chemical Abstracts to identify English-language articles reporting on the clinical-study findings, complications, management, financial burden, and patient-reported outcomes pertaining to STSG donor sites. Results Of 1426 articles identified, 44 met eligibility criteria and were included in the analysis. Most studies (n=31; randomized controlled trials [RCTs], n=26; observational studies, n=5) compared the outcomes of donor-site wounds that were treated with different dressings. Several studies (n=9; RCTs, n=5; observational studies, n=4) evaluated new agents or methods to improve donor-site outcomes. Only 3 studies focused on patient- or physician-reported outcomes. No studies reported on the length of hospital stay or the financial burden associated with donor-site wounds. Among the studies that indicated donor site location (n=34), the thigh was the most common. The most frequently reported donor-site outcome was the mean time to wound healing (n=21), which was 4.7±0.2 to 28.2±5.6 days. In some studies (n=13), the pain score assessed by visual analog scale (0–10 scoring, 0 being no pain and 10 being extreme pain) was 1.46 to 10.0 on postoperative day (POD) 1 and was 0.2 to 8.0 between POD 10 and 12. In a few studies (n=5), donor-site scar assessment using the Vancouver Scar Scale (0–13 scoring, 0 being normal skin and 13 being the worst scar) showed scores ranged from 0 to 10.9 at postoperative year 1. One study reported a 48.3% incidence of donor-site scar hypertrophy at 8 years. Infection rates were generally low but ranged from 0%-50%. Less frequently reported outcomes included pruritus, stiffness, and patient esthetic dissatisfaction. Conclusions This systemic literature search revealed a wide range of healing variation noted in STSG donor-site outcomes. Despite optimal wound care, donor sites required days to heal and were frequently associated with morbidities, including pain and scarring. Less frequently, donor sites were linked with severe morbidities, such as wound infection. Since majority of articles were RCTs with short follow-up, more research is warranted to assess the long-term outcome of hypertrophic scarring, another serious complication. These negative outcomes impose a substantial burden on patients and may impact their quality of life. Applicability of Research to Practice The elimination or reduction of STSG donor sites and their associated morbidity have long been identified by patients and providers as an unmet need deserving urgent attention.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,007
Bibliométrie0,0150,014
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,335 · 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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