The Efficacy of Bromelain-based Enzymatic Debridement in Deep Burn Injury Management: A Comprehensive Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Bromelain-based enzymatic debridement has gained significant attention for its potential advantages in treating burn wounds. However, no previous meta-analyses have been conducted to provide concise evidence of bromelain's efficacy. Therefore, this study aims to conduct a systematic review and meta-analysis focusing on the comparison of bromelain use versus standard care in patients undergoing burn debridement. Methods: Systematic searches were conducted in PubMed, Embase, and the Cochrane Library databases to identify relevant studies. Data synthesis was performed using random-effects models, with findings presented as mean differences (MDs) and weighted odds ratios, accompanied by their corresponding 95% confidence intervals. Results: The review analyzed 10 studies, including three randomized controlled trials, two clinical trials, and four observational studies, involving 596 burn patients with an average age of 38 years and a mean total body surface area (TBSA) of 16%. Of the participants, 49% received a topical bromelain mixture, while 51% received standard care. Bromelain was linked to faster debridement (MD -3.92; p < 0.00001) and a higher rate of spontaneous healing (MD 71.00; p < 0.00001). Surgical excision and autograft procedures were less common in the bromelain group, with odds ratios of 0.08 (p < 0.0002) and 0.10 (p = 0.0001). No significant differences were observed in wound closure time, infection rates, blood transfusion needs, Modified Vancouver Scar Scale scores, or hospital stays. Conclusions: The evidence from this study suggests that the administration of bromelain-based enzymatic debridement significantly reduces the time required to complete debridement, increases the chances of spontaneous healing of burn wounds, and decreases the need for further surgical excisions and autograft procedures.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».