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Enregistrement W3037931083 · doi:10.1097/01.prs.0000472491.60182.a0

Wound Growth Factors Meta-Analysis – Do They Work?

2015· article· en· W3037931083 sur OpenAlexaboutno aff
Yee Onn Kok, Charles Yuen Yung Loh, Zhen Liang, Shaun Shi Yan Tan

Notice bibliographique

RevuePlastic & Reconstructive Surgery · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePlatelet-derived growth factorPlaceboWound healingPlatelet-derived growth factor receptorGrowth factorFibroblast growth factorEpidermal growth factorInternal medicineSurgeryGastroenterologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Topical Growth Factors are important future pillars in wound healing but have limited evidence based literature. Meta-analysis and systematic review on all growth factors was performed. METHODS: All human randomised control trials (RCTs) involving wound and growth factor on Pubmed, Ovid, and Cochrane register and non-randomised comparative retrospective analyses with large patient numbers were included for their statistical weight (n=51). Forest plots were done. RESULTS: Five main groups were identified: Platelet derived Growth factor (PDGF), platelet releasate/gel (PR), Fibroblast Growth factor (FGF), Epidermal Growth Factor (EGF) and Granulocyte Colony Stimulating Factor (GCSF). The combined RCTs patient number in each group was: PDGF (n=3520), PR (n=6441), FGF (n=1683), EGF (n=517) and GCSF (n=452). Wounds (diabetic, neuropathic pressure, hypertensive and venous ulcers, burns and skin graft) and trial length for healing to occur were heterogenous. The relative risk of complete healing compared to placebo is 2.26-4.7 (EGF), 1.41-7.68 (PDGF), 1.33-1.68 (FGF), 1.37-3.21 (GCSF) and 1.32 (PR). The ratio of mean/median days to complete healing compared to placebo is 0.68 (PDGF), 0.60 (EGF), 0.58-0.91 (FGF), 0.55-0.72 (GCSF). The ratio of mean/median percentage area of wound healed compared to placebo is 1.2-3.5 (PDGF), 3.4 (PR), 1.04-1.20 (FGF), 1.49-1.93 (GCSF). All ratios were statistically significant (p<0.05). EGF and FGF had better Vancouver scar scale ratings compared to placebo. No significant differences in adverse events were noted. DISCUSSION/CONCLUSION: Clinical use of topical PDGF, PR, FGF, EGF and GCSF have statistically significant faster rates of healing (especially higher in first 2 weeks), higher chances of complete healing and possible better scar profiles. Cochrane reviews, economic cost analyses, larger trials that overcome insufficiently powered RCTs, standardized outcome definitions and trial length are needed for further widespread clinical adoption. New growth factors (e.g: Vascular Endothelial Growth Factor (VEGF) and Keratinocyte Growth Factor (KGF)) are also being tested

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)0,074
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,167
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,393

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0740,167
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,067
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,171 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2015
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