Effectiveness of Silk Fibroin Dressing Compared to Saline Dressing on Wound Healing in Post-Laparotomy Patients with Superficial Surgical Site Infections: <i>A single-blinded randomised control trial</i>
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: This study aimed to determine and compare the effectiveness of silk fibroin dressing and normal saline dressing in terms of wound healing time, as assessed by Dr Kamal’s Adaptive Wound Healing Score (KAWHS). Methods: A single-blinded, randomised controlled trial was conducted at a tertiary hospital from November 2022 to November 2023. A total of 142 patients with superficial surgical site infections (SSIs) post-laparotomy were randomised into two groups: silk fibroin dressing (n = 71) and saline dressing (n = 71). The primary outcome, wound healing, was assessed using KAWHS on days 5, 10, and 15. Secondary outcomes included exudate amount (measured by gauze weight), length of hospital stay, and scar characteristics assessed at three months using the Vancouver Scar Scale (VSS). Results: The silk fibroin group demonstrated significantly faster wound healing, with a mean duration of 13.92 ± 2.38 days (95% confidence interval [CI]: 13.36–14.48) compared to 17.41 ± 2.73 days (95% CI: 16.76–18.06) in the saline dressing group (P <0.01). Median KAWHS scores on day 10 were 7 (interquartile range [IQR]: 5–8) versus 9 (IQR: 8–10), and on day 15 were 5 (IQR: 5–5) versus 7 (IQR: 5–8), both favouring silk fibroin (P <0.01). A significant reduction in wound exudate was also observed in the silk fibroin group on days 10 and 15 (P <0.01). No statistically significant differences were found in hospital stay duration (P = 0.32) or scar characteristics at three-month follow-up (P = 0.46). Conclusion: Silk fibroin dressing was more effective than saline dressing in accelerating wound healing and reducing exudate in patients with superficial SSIs following laparotomy. Short-term benefits were evident, whereas long-term outcomes such as scar formation appeared comparable.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».