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Enregistrement W4391893260 · doi:10.7759/cureus.54277

A Comparative Analysis of the Outcomes of Various Graft Types in Burn Reconstruction Over the Past 24 Years: A Systematic Review

2024· review· en· W4391893260 sur OpenAlexaboutno aff
Kenneth Aleman Paredes, Julio C Selaya Rojas, Jose R Flores Valdés, Jaqueline L Castillo, Mauricio Montelongo Quevedo, Francisco J Mijangos Delgado, Hernán A de la Cruz Durán, Carina L Nolasco Mendoza, Edgar J Nuñez Vazquez

Notice bibliographique

RevueCureus · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSurgeryRandomized controlled trialTransplantationTotal body surface area

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Burn injuries, a major global health concern, result in an estimated 180,000 fatalities annually. Despite tremendous progress in treatment methods over the years, the morbidity and mortality associated with burns remain significant. Autologous skin grafting, particularly split-thickness skin grafting (STSG), has been a cornerstone in burn reconstruction, and it has facilitated survival and functional recovery for total body surface area (TBSA) significantly. However, the requirement for primary closure at the donor site due to the constraints of full-thickness donor harvesting continues to pose challenges. The introduction of dermal regenerative templates (DRT) in the late 1970s marked a substantial step forward in tissue engineering, addressing the inadequacy of dermal replacement with STSGs. This systematic review aimed to compare the outcomes of different graft types - bioengineered, autografts, allografts, and xenografts - in burn reconstruction over the last 24 years. The review focused on the pros and cons of each graft type, offering clinical insights grounded in experience and evidence. The approach involved a systematic review of studies published in English from January 2000 to January 2024, covering randomized controlled trials (RCTs), cohort studies, case-control studies, and case series. The participants comprised individuals of all ages who underwent burn reconstruction with skin grafts, specifically split-thickness grafts, full-thickness grafts, composite grafts, and epidermal grafts (autografts, allografts, and xenografts) and bioengineered grafts. The primary outcomes were functional and cosmetic results, patient satisfaction, graft survival, and complications. The risk of bias was evaluated using the Cochrane risk-of-bias tool for randomized trials version 2 (RoB 2), the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) for non-randomized studies, and the Canada Institute for Health Economics (IHE) quality appraisal tool for case series. Our initial search yielded a total of 1,995 articles, out of which 10 studies were selected for final analysis. Among the four clinical trials assessed, 75% showed a high risk of bias. The studies reviewed involved various graft types, with six studies (60%) concentrating on allografts, three (30%) on autografts, and one (10%) on bioengineered skin grafts. The outcomes were varied, underlining the intricate nature of burn wound management. Our evaluation revealed promising results for autologous-engineered skin substitutes and allografts but also highlighted methodological disparities among the studies included. The dominance of observational studies and the diversity of outcome measures present obstacles to direct comparisons. Future research should address these limitations, employing well-structured RCTs, standardized outcome measures, and exploring long-term outcomes and patient-specific factors. The rapidly evolving field of regenerative medicine offers great potential for novel grafting methods. This systematic review provides valuable insights into the diverse outcomes of burn reconstruction using different graft types. Autologous-engineered skin substitutes and allografts seem to hold significant promise, suggesting a possible shift in grafting techniques. However, methodological inconsistencies and the lack of high-quality evidence underscore the necessity for further research to fine-tune burn care approaches.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil0,329

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,327 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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