Outcomes of Free Muscle Flaps versus Free Fasciocutaneous Flaps for Lower Limb Reconstruction following Trauma: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Free flap reconstruction of the lower limb following trauma often suffers higher complication rates than other areas of the body. The choice of muscle or fasciocutaneous free flap is an area of active debate. METHODS: A systematic review of EMBASE, MEDLINE, PubMed, and Cochrane Register from inception to April 1, 2022 was performed. Articles were assessed using the methodological index for non-randomized studies instrument. The primary outcome was to assess and compare the major surgical outcomes of partial or total flap failure, reoperation, and amputation rates. RESULTS: Seventeen studies were included. All studies were retrospective in nature, of level three evidence, and published between 1986 and 2021. The most common muscle and fasciocutaneous free flaps used were latissimus dorsi flap (38.1%) and anterolateral thigh (ALT) flap (64.8%), respectively. Meta-analysis found no significance difference in rates of total flap failure, takeback operations, or limb salvage, whereas partial flap failure rate was significantly lower for fasciocutaneous flaps. The majority of studies found no significant difference in complication rates, osteomyelitis, time to fracture union, or time to functional recovery. Most, 82.4% (14/17), of the included studies were of high methodological quality. CONCLUSION: The rate of total flap failure, reoperation, or limb salvage is not significantly different between muscle and fasciocutaneous free flaps after lower limb reconstruction following trauma. Partial flap failure rates appear to be lower with fasciocutaneous free flaps. Outcomes traditionally thought to be managed better with muscle free flaps, such as osteomyelitis and rates of fracture union, were comparable.
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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 | 0,012 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».