Soft Tissue Reconstruction and Integration to Implant After Bone-Tumor Resection: A Current Concept Review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: With the advancements in chemotherapy for malignant bone tumors, the number of patients eligible for limb salvage surgery has increased. Surgeons face a subsequent challenge in limb-sparing resection due to the need for reconstructing soft tissue coverage. The aim of this review is to focus on the present state of the field in these areas, highlighting recent advancements. METHODS: A literature research was conducted using keywords such as "soft tissue", "integration", "reconstruction", "megaprosthesis", and "soft tissue coverage", on different databases, and following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses (PRISMA) criteria, a total of 35 studies were selected. RESULTS: In recent times, there has been a growing emphasis on different techniques such mesh application, allograft-prosthesis composites, allograft reconstruction, a polyethylene terephthalate (PET) tube, prosthesis itself and certain metals utilized for implant coatings are used in soft tissue reconstruction. CONCLUSION: While tissue-engineered constructs and advancements in biological and cellular approaches have shown potential for enhancing osseointegration and interactions with soft tissues and implants, the actual clinical outcomes have frequently fallen short of expectations. The success of soft tissue integration is crucial for achieving functional outcomes, minimizing complications, and ensuring the long-term stability of orthopedic implants.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».