Efficiency of Bromelain-Enriched Enzyme Mixture (NexoBrid™) in the Treatment of Burn Wounds
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: The use of bromelain for the removal of eschar in deep burns is considered to be effective because it does not affect the unaffected skin and leaves a clean dermis after use. The main objective of this study is to find out whether bromelain is a good alternative to surgical debridement. In order to achieve that, we aim to evaluate its indications, limitations, and safety measures. Methods: The current study was conducted on a group of 30 patients with deep burn lesions, aged 20 to 56 years, from which 15 underwent enzymatic debridement and 15 patients acted as a control group in which primary surgical debridement was used. The mixture of enzymes enriched in bromelain, meant to dissolve burn eschar, was provided by NexoBrid™. The inclusion criteria were in agreement with the manufacturer’s protocols, but the application protocol was slightly modified in order to implement a better intern protocol and to assess its efficiency. Results: Complete eschar debridement was obtained in 13 of the 15 cases, from which 10 patients went through spontaneous healing and 3 needed to be covered with a skin graft. In the other 2 cases, partial eschar debridement was associated with surgical debridement and coverage with split-thickness skin graft in the same operation. The results obtained in the two groups were assessed with the Vancouver Scar Scale. Conclusions: Even though early excision followed by coverage with split-thickness skin graft remains the gold standard for the treatment of deep burns, enzymatic debridement can provide a series of advantages when the inclusion and exclusion criteria are respected. Bromelain is an alternative to surgical debridement that provides speed, tissue selectivity, safety, and less blood loss.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle