Our initial experience with rapid enzymatic debriding agent for burn eschar: Case series from an ABA verified burn center
Notice bibliographique
Résumé
• NexoBrid achieved ≥95% eschar removal in all 14 patients with one application, proving effective non-surgical debridement. • 43% of patients avoided skin grafting entirely; for those needing it, grafted area averaged 63% of treated burn area, preserving viable dermis. • NexoBrid may reduce surgical intervention, aid wound healing, and enhance scar quality, especially for high-risk surgical patients. We reviewed 14 consecutive patients at our ABA-verified burn center who received enzymatic debridement with anacaulase-bcdb (NexoBrid®) from January 2020 to May 2023. These patients, part of the NEXT study, had deep partial or full-thickness burns. We aimed to evaluate NexoBrid’s effect on eschar removal, wound healing, surgical needs, and scar quality. Data included total body surface area (TBSA) burned, enzymatically treated area, amount of NexoBrid used, grafting details, time to healing, and scar characteristics. Analysis was descriptive, reporting medians, ranges, and percentages. All 14 patients achieved ≥ 95 % eschar removal with a single NexoBrid application. Their ages ranged from 15–65 years, and mean burn size was 9.25 % TBSA. Eight patients required grafting, but these grafts covered only about 60 % of the treated area. Time to 95 % wound closure averaged 36 days. Scar assessment using the Vancouver Scar Scale showed improvement from a mean score of 3.8 at three months to 0.5 at twelve months. Despite this, four patients developed hypertrophic scars and one required intervention for a contracture. In summary, NexoBrid facilitated rapid, consistent non-surgical eschar removal, timely wound closure, and favorable scar outcomes within one year. In nearly half of the patients, it eliminated the need for skin grafting. Among those who did require grafts, smaller graft areas were needed. These findings suggest that early eschar removal and dermal preservation contribute to improved outcomes. Further studies with larger cohorts will help confirm these results.
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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 ».