Dermal Regeneration Matrix in the Treatment of Acute Complex Wounds
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Dermal regeneration matrices (DRMs) represent a significant advance in wound treatment, but their use remains limited because of high associated costs. Used correctly, DRMs help improve aesthetic and functional results of skin-grafted areas. OBJECTIVE: This case series reports the use of a DRM of 1-mm and 2-mm thickness in the management of acute complex wounds. MATERIALS AND METHODS: This is a retrospective analysis of a cohort of patients treated between 2015 and 2018. Complex wounds were defined as those with extensive loss of skin and subcutaneous tissue, or as those in critical areas, that required sequential and specialized treatment. Management of acute wounds involved debridement of devitalized tissue, wound bed preparation, DRM implantation, and split-thickness skin grafting (STSG). Negative pressure wound therapy (NPWT) was used in all cases preoperatively, after DRM implantation, and after STSG. Results of integration of DRM and skin grafts were subjectively evaluated. The Vancouver Scar Scale was used to evaluate results 12 months postoperatively. RESULTS: Traumatic injuries were the most common etiology, and the extension of the treated wounds varied between 4 cm × 5 cm to 42 cm × 28 cm, in the greatest dimensions. A 2-mm-thick matrix was used in 14 cases, with skin grafting after 7 to 9 days. In 6 cases, a 1-mm-thick matrix was used, immediately followed by skin grafting. Negative pressure wound therapy was used in all cases. Dermal regeneration matrices and skin graft integration rates of almost 100% were achieved in all cases. No complications occurred. CONCLUSIONS: The results showed use of DRM and NPWT was a good reconstructive option in the management of acute complex wounds that required STSG. With proper patient selection, such treatment is an important tool in the armamentarium of reconstructive procedures.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».