Advances in the Use of Electrospun Nanofibrous Polymeric Matrix for Dermal Healing at the Donor Site After the Split-Thickness Skin Graft Excision: A Prospective, Randomized, Controlled, Open-Label, Multicenter Study
Notice bibliographique
Résumé
Dressings used to manage donor site wounds (DSWs) have up to 40% of patients experiencing complications that may cause suboptimal scarring. We evaluated the efficacy and safety of a portable electrospun nanofibrous matrix that provides contactless management of DSWs compared with standard dressing techniques. This study included adult patients who underwent an excised split-thickness skin graft (STSG) with a DSW area of 10 to 200 cm2. Patients were allocated into two groups; ie, the nanofiber group managed with a nanofibrous polymer-based matrix, and the control group managed using the standard of care such as Jelonet® or Biatain® Ibu dressing. Primary outcomes were postoperative dermal healing efficacy assessed by Draize scores. The time to complete re-epithelialization was also recorded. Secondary outcomes included postoperative adverse events, pain, and infections during the first 21 days and extended 12-month follow-up. The itching and scarring were recorded during the extended follow-up (months 1, 3, 6, 9, and 12) using Numerical-Analogue-Score and Vancouver scores, respectively. The nanofiber and control groups included 21 and 20 patients, respectively. The Draize dermal irritation scores were significantly lower in the nanofiber vs control group (Z = -2.509; P = .028) on the first postoperative day but became similar afterward (Z ≥ -1.62; P ≥ .198). In addition, the average time to re-epithelialization was similar in the nanofiber (17.9 ± 4.4 days) and control group (18.3 ± 4.5 days; Z = -0.299; P = .764), so were postoperative adverse events, pain, and infection incidence, itching and scarring. The safety and efficacy of electrospun nanofibrous matrix are similar to standard wound care allowing its use as an alternative donor site dressing following the STSG excision.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».