Scalp reconstruction after oncologic resection: A retrospective comparative study of acellular dermal matrices and local flap
Notice bibliographique
Résumé
Scalp reconstruction following oncologic resection presents significant challenges due to limited tissue mobility, functional requirements, and aesthetic considerations. Traditional approaches include local flaps, which provide vascularized, durable coverage but may involve longer operative times and donor site morbidity. Acellular dermal matrices (ADM) offer a staged, less invasive alternative, potentially suitable for patients with limited donor options or reduced surgical tolerance. This study compares ADM and local flaps in terms of healing, complications, and aesthetic outcomes, with the aim of identifying clinical contexts in which each technique may be preferred. This retrospective case-control study included 45 patients undergoing scalp reconstruction after wide local excision of skin tumors. Patients were divided into two groups: ADM-based reconstruction and local flap-based reconstruction. Primary outcomes included wound healing time, complication rates, and aesthetic results (Vancouver Scar Scale and Patient Satisfaction Scores). Secondary outcomes included operative time, hospital stay, and need for secondary procedures. Statistical comparisons used t-tests and Fisher’s exact test (p < 0.05). Flap reconstruction resulted in faster wound healing (23 ± 4 days vs. 72 ± 8 days; p < 0.05) and shorter total operative time (59 ± 5 vs. 77 ± 7.6 minutes; p < 0.05), although ADM allowed for shorter first-stage procedures. ADM was associated with a higher rate of localized infection (19%), while flaps more frequently showed partial necrosis (16%). Aesthetic outcomes and patient satisfaction were comparable. Complication rates did not differ significantly by age. Hair loss did not affect satisfaction in the ADM group, which included mainly older patients. Both ADM and local flaps are effective reconstructive options, each with distinct advantages. ADM may be preferable in frail patients or when donor site availability is limited, while flaps remain the standard for large or high-tension defects. Rather than competing, these techniques should be viewed as complementary tools within a patient-specific reconstructive strategy. Further studies are warranted to refine selection criteria and explore hybrid approaches.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».