Comparison of IFSG to SOC for treatment of venous leg ulcers using real-world data from the USWR with 1:1 matching on 14 wound/patient factors
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Venous leg ulcers (VLUs) impose substantial morbidity and Medicare spending, yet many real-world ulcers remain refractory to standard of care (SOC). Intact fish-skin graft (IFSG) is a biologic graft used for chronic wounds. We evaluated the comparative effectiveness of IFSG versus SOC in routine practice using a specialty wound registry with Real World Evidence design features intended to minimize bias. Methods We performed a retrospective, target-trial–emulating, 1:1 propensity score–matched comparative-effectiveness study within the U.S. Wound Registry (USWR). Matching used 14 prespecified patient- and wound-level covariates (including mobility as a measure of frailty and number of concomitant wounds). Results The matched cohort included 129 IFSG-treated VLUs and 129 SOC-treated VLUs. Baseline balance was excellent by standardized mean differences. Small residual differences favored SOC; IFSG-treated wounds were older and trended larger. Healing occurred in 85.3% of IFSG-treated wounds (110/129) versus 75.2% of SOC-treated wounds (97/129); the absolute difference (+10.1%) was just below statistical significance (p=0.0801). SOC-treated VLUs increased in size on average more than IFSG-treated VLUs (p=0.0036). Conclusions In a national wound registry with rigorous cohort construction, aligned index timing, comprehensive covariate control, and structured outcome capture, IFSG demonstrated favorable real-world effectiveness versus SOC for VLUs with a trend towards more healed wounds and a statistically significant lower average wound expansion. The high healing rate in the SOC arm is plausibly explained by baseline advantages (shorter duration, smaller area, and “never-advanced-therapy” selection) as well as the absence of a set follow-up duration that typically extended until healing, a competing event, or administrative end of observation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,018 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».