Minimizing donor site morbidity in free fibula flap reconstruction: A comprehensive systematic review of outcomes and strategies
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a systematic review of donor site morbidity in free fibula flap (FFF) reconstruction, one of the fundamental options for mandibular reconstruction and extremity reconstruction, to define novel methods to reduce complications and maximize patient outcomes and quality of life. A systematic literature review with the implementation of PRISMA followed and included the combination of the following keywords: free fibula flap, donor site morbidity, and surgical strategies in PubMed, Embase, Scopus, Cochrane Library, and Web of Science (20002025). Studies that had previously undergone peer review, clinical trials, or cohort studies with a minimum of 10 patients were included in the study. Case reports were excluded, as were studies that were not in English. The extraction of data included morbidity rates (such as wound dehiscence, infection, and chronic pain), surgical methods, and demographics. The quality of the data was evaluated using the Newcastle-Ottawa Scale and the ROBINS-I tool. Qualitative synthesis and, where possible, quantitative meta-analysis were carried out with subgroup analysis based on patient age, site of reconstruction, and method of closure. Available evidence suggests that wound complications (10 to 30 percent), functional disability (e.g., ankle instability, 5 to 20 percent), and chronic pain (5 to 15 percent) are commonly reported morbidities. These novel discoveries, includes perforator-sparing techniques, endoscopic harvesting, and biomaterials (such as collagen matrices), have shown potential in reducing the rates of complications to over 25%. Custom surgical plans and new technologies, such as 3D-printed guides and regenerative medicine, are effective ways to alleviate donor site morbidity, which necessitates their inclusion in practice to maximize FFF outcomes.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».