Current Applications and Indications of Allograft Adipose Matrix: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Autologous fat transfer remains a staple in aesthetic and reconstructive surgery because of its regenerative capacity and tissue integration. However, limitations such as donor-site morbidity and unpredictable volume retention persist. Allograft adipose matrix (AAM), a product made from human fat tissue that serves as a natural scaffold to promote adipogenesis, offers a promising alternative, serving as a scaffold for adipogenesis and delivering key extracellular matrix components. This review examines clinical applications and outcomes in soft-tissue augmentation. METHODS: A systematic review was conducted by means of PubMed/MEDLINE/Cochrane/Embase using "allograft adipose matrix," "decellularized adipose matrix," "Renuva," and "Leneva." Studies published up to May 30, 2024, involving human or animal AAM treatment, were included. Data on demographics, clinical use, injection protocols, outcomes, volume retention, and complications were extracted and analyzed. RESULTS: From 352 studies, 10 involving humans and 9 involving animals were included. Human studies included 93 patients. Indications for AAM included foot and dorsal hand rejuvenation, abdominal and buttocks contouring, temple atrophy, breast and genitalia augmentation, pressure ulcers, and facial rejuvenation. AAM injection volumes varied, with retention rates ranging from 21.5% to 100%. The most common complications were erythema, swelling, injection-site pain, and burning, all resolving easily. Patient satisfaction scores ranged from 72.9% to 100%. CONCLUSIONS: AAM provides a promising biomaterial for soft-tissue augmentation. Histologic analysis supports its role in adipogenesis and neovascularization. Animal studies suggest enhancements through combination therapies, including AAM with autologous fat, platelet-rich plasma, or synthetic scaffolds. Further research is needed to optimize decellularization protocols and improve bioactivity and tissue incorporation.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».