Autologous Skin Grafts, versus Tissue-engineered Skin Constructs: A Systematic Review and Meta-analysis
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
For over 100 years, autologous skin grafts have remained the gold standard for the reconstruction of wounds but are limited in availability. Acellular tissue-engineered skin constructs (acellular TCs) and cellular tissue-engineered skin constructs (cellular TCs) may address these limitations. This systematic review and meta-analysis compare outcomes between them. Methods: A systematic review was conducted using PRISMA guidelines, querying MEDLINE, Embase, Web of Science, and Cochrane to assess graft incorporation, failure, and wound healing. Case reports/series, reviews, in vitro/in vivo work, non-English articles or articles without full text were excluded. Results: Sixty-six articles encompassing 4076 patients were included. No significant differences were found between graft failure rates (P = 0.07) and mean difference of percent reepithelialization (p = 0.92) when split-thickness skin grafts were applied alone versus co-grafted with acellular TCs. Similar mean Vancouver Scar Scale was found for these two groups (p = 0.09). Twenty-one studies used at least one cellular TC. Weighted averages from pooled results did not reveal statistically significant differences in mean reepithelialization or failure rates for epidermal cellular TCs compared with split-thickness skin grafts (p = 0.55). Conclusions: This systematic review is the first to illustrate comparable functional and wound healing outcomes between split-thickness skin grafts alone and those co-grafted with acellular TCs. The use of cellular TCs seems promising from preliminary findings. However, these results are limited in clinical applicability due to the heterogeneity of study data, and further level 1 evidence is required to determine the safety and efficacy of these constructs.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle