Use of cadaveric skin allograft and Integra Dermal Regeneration Template to manage deep lower limb injuries
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In full-thickness wounds, it is necessary to have an appropriate dermal replacement because dermal tissue does not regenerate into normal dermis after injury. The use of a dermal matrix underneath a skin graft during the healing process provides a scaffold that supports tissue growth, resulting in improvement of cosmesis and functional outcomes. The management of large wounds with deep skin impairment using a combination of dermal matrices has not been exhaustively studied. The objective of this study was to evaluate the results of managing lower limb trauma, with deep skin impairment, by combining the use of dermal matrices in stages. METHOD: This was a retrospective study of patients with lower limb trauma managed using a combination of cadaveric skin and Integra Dermal Regeneration Template (IDRT; Integra LifeSciences Corp., US) in stages, followed by an autologous skin graft, in the Hospital Aleman, Buenos Aires, Argentina from 2014-2021. Cosmesis was evaluated with the Vancouver Scar Scale (VSS) and Patient and Observer Scar Assessment Scale (POSAS). Functional outcomes were assessed one year after surgery. RESULTS: In total, five patients were treated. The average affected body surface area was 11.2%. The average cadaveric skin, IDRT and skin autograft take rates were 98.4%, 98.4% and 99%, respectively. Upon follow-up, six months after surgery, the mean VSS was 3.2 and the mean POSAS was 27.8. After 12 months, the mean VSS was 2.6 and the mean POSAS was 22.6. In addition, no depression of the covered surfaces was observed. All patients recovered full articular function and movement after physical therapy. CONCLUSION: All patients presented full wound coverage with satisfactory cosmesis and functional outcomes. The combination of the use of cadaveric skin and IDRT consecutively in the same wound bed provides promising results for the management of lower limb trauma wounds with deep skin impairment.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».