What is the optimal dressing for securing a split-thickness skin graft? A systematic review and meta-analysis of the studies comparing NPWT with traditional dressings
Notice bibliographique
Résumé
BackroundSplit-thickness skin grafts (STSG) are commonly employed for repairing significant skin defects. Traditional aftercare typically involves applying a protective layer of petroleum and cotton gauze dressing. Nonetheless, this conventional approach to securing and protecting the skin graft is frequently cumbersome and not very effective. Negative-pressure wound therapy (NPWT) has emerged as a promising alternative method for dressing split-thickness grafts, offering a more efficient solution.MethodsA systematic review of studies comparing STSG dressing methods was performed. The Medline/Pubmed, Embase, Scopus, Cochrane Library, and Web of Science databases were thoroughly searched. The data concerning graft take percentage, reoperation rate, and complication (infection, seroma, hematoma) rates were extracted. The Cochrane risk-of-bias tool was used for randomized studies, while Newcastle-Ottawa Quality Assessment for Cohort Studies was used for other types of research. Statistical analysis was conducted with PS IMAGE PRO 9.0 (IBM SPSS Statistics 29.0) software.ResultsOur meta-analysis included 29 studies (14 randomized and 15 non-randomized), comprising a total of 2,025 patients. No study was excluded because of its poor quality. We observed a significantly higher percentage of graft take in the group of patients treated with NPWT when compared to those treated with conventional therapy (standardized mean difference (SMD) = 1,34% (95% CI: 0,62-2,07%; p<0,01)). NPWT was associated with a reduction in reoperation rate (OR = 0,29 (95% CI: 0,17-0,50; p<0,01)), a reduction in graft infection rate (OR = 0,37 (95% CI: 0,24-0,58; p<0,01)), and a reduction in seroma formation rate (OR = 0,38 (95% CI: 0,15-0,93; p = 0,03)). The reduction in hematoma formation rate was not statistically significant (OR = 0,64 (95% CI: 0,33-1,22; p = 0,17)).ConclusionsWhen contrasted with traditional treatment methods, negative-pressure wound therapy (NPWT) notably enhances the success rate of grafting and lowers the need for additional surgeries when utilized for split-thickness skin grafting. Additionally, NPWT decreases the risk of wound infection and seroma formation under the graft, which improves the healing process of the graft’s recipient site.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».