Rapid enzymatic burn debridement: A review of the paediatric clinical trial experience
Notice bibliographique
Résumé
NexoBrid (NXB) has been proven to be an effective selective enzymatic debridement agent in adults. This manuscript presents the combined clinical trial experience with NXB in children. Hundred and ten children aged 0.5 to 18 years suffering from deep thermal burns of up to 67% total body surface area were treated with NXB in three clinical trials. Seventy-seven children were treated with NXB in a phase I/II study, where 92.7% of the areas treated achieved complete eschar removal within 0.9 days from admission. Thirty-three children (17 NXB, 16 standard of care [SOC]) participated in a phase III randomized controlled trial. All wounds treated with NXB achieved complete eschar removal. Time to complete eschar removal (from informed consent) was 0.9 days for NXB vs 6.5 days for SOC (P < .001). The incidence of surgical excision was 7.9% for NXB vs 73.3% for SOC (P < .001). Seventeen of these children participated in a phase III-b follow-up study (9 NXB and 8 SOC). The average long-term modified Vancouver Scar Scale scores were 3.4 for NXB-treated wounds vs 4.4 for SOC-treated wounds (NS). There were no significant treatment-related adverse events. Additional studies are needed to strengthen these results.
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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 | 0,011 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».