Antimicrobial Vs Non-Antimicrobial Dressings for Neuropathic Plantar Diabetic Foot Ulcers Under Standardized Offloading: a Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Neuropathic plantar diabetic foot ulcers (DFUs) represent a major clinical problem due to their high risk of infection, prolonged morbidity, and frequent progression to amputation. Although standardized offloading remains the cornerstone of management, the role of antimicrobial dressings in improving outcomes compared with non-antimicrobial moist dressings remains controversial. This study aimed to evaluate the efficacy of antimicrobial dressings in enhancing ulcer healing and reducing adverse outcomes in patients with neuropathic plantar DFUs managed under standardized offloading. A systematic review and meta-analysis was conducted following PRISMA guidelines. PubMed, Embase, Cochrane Library, and ClinicalTrials.gov were searched through August 2025. Eligible studies included randomized controlled trials (RCTs) and observational studies comparing antimicrobial dressings (silver, PHMB, honey, iodine) with non-antimicrobial moist dressings. Outcomes assessed were complete healing at 12–16 weeks, amputation rates, and antibiotic use. Data were pooled using random-effects models, and risk of bias was assessed with Cochrane RoB 2.0 and the Newcastle-Ottawa Scale. Fifteen studies (eight RCTs, seven observational) met the inclusion criteria. Pooled results indicated antimicrobial dressings improved healing rates (OR ? 2.1, 95% CI 1.5–3.0), with silver dressings showing modest benefits in infection-related outcomes. However, no consistent effect on amputation rates or antibiotic duration was observed, and the largest RCT (2023) showed no significant benefit over standard moist dressings. Antimicrobial dressings may provide selective benefit in severe or infected ulcers but lack consistent superiority for routine use. These findings suggest that clinicians should adopt a targeted, adjunctive approach while further multicenter RCTs clarify subgroup effects.
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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) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».