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Enregistrement W4409023564 · doi:10.1093/jbcr/iraf019.171

542 Hand Burn Contracture Recurrence: A Systematic Review and Meta-analysis

2025· review· en· W4409023564 sur OpenAlexfundno aff
José-Luís Pérez-Arellano, Hilary Liu, Tiffany Jeong, Ana Paula Monteiro Gomides, Justine Kim, Teun Teunis, Francesco M. Egro

Notice bibliographique

RevueJournal of Burn Care & Research · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBurn Injury Management and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesArthritis Society
Mots-clésMedicineMeta-analysisContractureSurgeryPhysical therapyIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Deep burn injuries to the hand can result in significant functional limitations. Despite appropriate initial treatment, contractures often develop as these injuries typically heal through scar tissue formation. The unique properties of the skin on the palmar and dorsal aspects of the hand make them variably susceptible to recurrence. Various therapeutic approaches, including skin grafting, Z-plasties, local flaps, regional flaps, island flaps, and free flaps, have been employed to treat post-burn hand contractures. Methods A systematic review and meta-analysis was performed and reported according to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis (PRISMA) guidelines. The review protocol was registered on PROSPERO. The study included English-language articles published from 2001 to 2024 that provided extractable data on the incidence of contracture recurrence following surgical intervention for hand burn injuries. Meta-Analysis was performed using a random-effects model. Results Among the 2494 articles retrieved, 23 met the inclusion criteria, reporting on 1192 patients (65.8% male, 34.2% female) with 1305 hands that underwent secondary reconstruction for contracture release. These reconstructive burn patients received surgical interventions such as split-thickness skin grafts, full-thickness skin grafts, Z-plasties, and various flaps. The contracture recurrence rate was 0.10 [95% CI: 0.04, 0.15]. Conclusions Despite various surgical interventions the contracture recurrence rate remains notable at 0.10 [95% CI: 0.04, 0.15]. This underscores the importance of ongoing research and development of more effective treatments to reduce the incidence of contracture recurrence and improve functional outcomes for patients with post-burn hand injuries. Applicability of Research to Practice This study highlights that despite various surgical interventions, post-burn hand contractures have a 10% recurrence rate. Clinicians should be aware of this risk when selecting treatments and consider enhanced postoperative care, such as physical therapy and splinting, to improve outcomes. The findings also underscore the need for ongoing research to develop more effective strategies to reduce recurrence and improve functional recovery for burn patients. Funding for the Study N/A

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,037
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,183
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,316 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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