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Enregistrement W4407335174 · doi:10.3390/life15020259

Collagenase Clostridium Histolyticum Versus Percutaneous Needle Fasciotomy for Dupuytren’s Disease: A Systematic Review and Meta-Analysis

2025· review· en· W4407335174 sur OpenAlexaboutno aff
Ishith Seth, Vicki McClure, Bryan Lim, Roberto Cuomo, Richard J. Ross, Warren M. Rozen

Notice bibliographique

RevueLife · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDupuytren's Contracture and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisContext (archaeology)SurgeryPercutaneousFasciotomyInternal medicineAdverse effect

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Minimally invasive treatments for Dupuytren’s disease (DD), such as percutaneous needle fasciotomy (PNF) and collagenase clostridium histolyticum (CCH), have become alternatives to open surgeries. This meta-analysis compared these treatments in terms of complications, patient satisfaction, clinical outcomes, and recurrence. Relevant studies up to June 2024 were identified through major databases, following PRISMA guidelines, and the study was registered on PROSPERO. Statistical analysis using Review Manager 5.4 found PNF had lower post-operative rates of oedema (RR = 0.15, 95% CI [0.09, 0.27], p < 0.00001), lymphadenopathy (RR = 0.09, 95% CI [0.02, 0.38], p = 0.0010), and pruritus (RR = 0.1, 95% CI [0.01, 0.73], p = 0.02) compared to CCH. However, there were no significant differences in skin tears, recurrence, reintervention, extension deficit, or residual flexion at metacarpal and proximal interphalangeal joints (p > 0.05). Patient-reported outcomes, including QuickDASH and URAM scores, also showed no significant differences. Eleven studies involving 1443 patients were analysed, and most were at a low-to-moderate risk of bias, as assessed using the Cochrane or Newcastle–Ottawa tools. While PNF showed fewer minor complications, overall clinical and patient-reported outcomes were comparable between the treatments. These findings highlight the need to tailor treatment choices to patient preferences and clinical context.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,702
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,006
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,297 · 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.

Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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