Surgical versus conservative management of tongue lacerations in the acute care setting: A systematic review of the literature
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The objective of this study was to determine whether suturing or conservative management of tongue lacerations results in differences in wound healing and functional outcome. The secondary aim was to identify whether antibiotics are required in the treatment of tongue lacerations. Methods: Studies published between December 1954 and August 2020 were extracted from MEDLINE via PubMed, Embase via OVID, CINAHL via EBSCO, Web of Science, and the Cochrane Library and evaluated for inclusion based on predetermined inclusion and exclusion criteria by two independent reviewers in accordance with PRISMA guidelines. Results: The search yielded a total of 16,111 articles, 124 of which were evaluated by full-text review, resulting in 11 articles included in this systematic review representing 142 unique cases of tongue lacerations. At least 26 lacerations (18.3%) included penetration of the muscle layer of the tongue, and 24 (16.9%) were classified as full-thickness lacerations. Thirty-five of the 142 tongue lacerations (24.6%) were sutured. The remaining lacerations underwent some form of conservative management. The majority of studies reported excellent healing of tongue lacerations regardless of the management method, with minimal scarring and excellent return to normal functional status. No cases of infection were reported. Conclusions: Current literature is inconsistent with regards to indications and guidelines for primary repair of tongue lacerations. The majority of tongue lacerations reported in the literature heal with excellent outcomes regardless of management method. Physician judgement along with patient and parental preference based on potential risks of the procedure should be used when deciding whether a tongue laceration requires primary repair. Tongue lacerations in otherwise healthy individuals are at very low risk of infection.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».