Bioengineered Skin Substitutes in Aesthetic Reconstruction: Patient-Centered Applications
Notice bibliographique
Résumé
Background: Restoring skin integrity and aesthetic appearance after trauma, disease, or congenital defects remains a complex challenge in reconstructive surgery. Traditional approaches, such as autologous skin grafting, often face hurdles including donor site complications, inconsistent cosmetic results, and limited tissue availability for large defects. Bioengineered skin substitutes have emerged as innovative solutions, closely replicating the structure and function of native skin to improve aesthetic outcomes. This review explores recent advancements in these technologies.Methods: A systematic literature search was conducted across PubMed, Scopus, Web of Science, and Embase, guided by PRISMA principles where applicable. Search terms included “bioengineered skin,” “skin substitutes,” “aesthetic reconstruction,” and “patient-reported outcomes.” Peer-reviewed studies from January 2015 to May 2025 addressing bioengineered skin substitutes, aesthetic outcomes, and patient-centered metrics were included. Data on substitute types, clinical efficacy, and patient-reported outcomes (PROs) were extracted and synthesized qualitatively.Results: Bioengineered skin substitutes, from acellular dermal matrices (e.g., Integra, AlloDerm) to cellular constructs and 3D bioprinted tissues, show enhanced scar quality, reduced contractures, and greater patient satisfaction in facial, burn, and breast reconstruction. PROs, measured via tools like the Vancouver Scar Scale and FACE-Q, reflect improvements in cosmetic appearance, pain reduction, and quality of life. Challenges include vascularization, adnexal regeneration, and cost, with ethical considerations and long-term stability as ongoing concerns.Conclusions: Bioengineered skin substitutes are transforming aesthetic reconstruction by enhancing both cosmetic and functional outcomes while prioritizing patient needs. Future efforts should focus on improving vascularization, adnexal regeneration, and standardized PROs to support broader clinical use. This review offers a valuable resource for researchers and clinicians aiming to refine reconstructive approaches and elevate patient well-being.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».