Polylactic Acid Membrane Improves Outcome of Split-Thickness Skin Graft Donor Sites: A Prospective, Comparative, Randomized Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Polyurethane film dressings are commonly applied for coverage of split-thickness skin graft donor sites, although previous studies have suggested reduced morbidity using a polylactic acid membrane. To further investigate the optimal treatment approach, the authors compared outcomes of donor sites in patients receiving either polylactic acid membrane or polyurethane film. METHODS: This randomized clinical trial allocated patients requiring split-thickness skin grafting to receive either polylactic acid membrane or polyurethane film at the donor site. The primary endpoint was difference in donor-site scar appearance between groups 3 months postoperatively, using the Vancouver Scar Scale. Secondary endpoints included pain, number of and time required for wound dressing changes, and costs related to the wound dressing. RESULTS: Thirty patients were allocated to each group. The median Vancouver Scar Scale score was lower for patients receiving polylactic acid membrane [polyurethane film, 3 (interquartile range, 2 to 4); polylactic acid membrane, 2 (interquartile range, 1 to 3); p = 0.049]. Pain during change of wound dressing (polyurethane film, 2.0 ± 0.2; polylactic acid membrane, 0.5 ± 0.2; p < 0.001) and mobilization (polyurethane film, 0.8 ± 0.2; polylactic acid membrane, 0.3 ± 0.1; p = 0.032) were reduced in the polylactic acid membrane group. Patients with polylactic acid membrane required fewer dressing changes per day of hospital stay (polyurethane film, 0.44 ± 0.06; polylactic acid membrane, 0.28 ± 0.02; p = 0.015). Mean time for wound dressing changes per patient was higher in the polyurethane film group (polyurethane film, 74.50 ± 5.72 minutes; polylactic acid membrane, 21.43 ± 2.61 minutes; p < 0.001). Costs were higher in the polylactic acid membrane group (polyurethane film, €67.83 ± €5.56; polylactic acid membrane, €162.79 ± €21.76; p < 0.001). CONCLUSION: Polylactic acid membrane improves outcome of split-thickness skin grafting donor sites; however, higher treatment costs must be taken into consideration. CLINICAL QUESTION/LEVEL OF EVIDENCE: Therapeutic, II.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».