RETALHOS LOCAIS VS. ENXERTOS CUTÂNEOS EM CIRURGIA ONCOLÓGICA DE CABEÇA E PESCOÇO: UMA REVISÃO SISTEMÁTICA
Notice bibliographique
Résumé
Introdução: A reconstrução de defeitos cirúrgicos após a ressecção de tumores na cabeça e pescoço é crucial para restaurar a função e a estética. As principais opções de cobertura envolvem o uso de retalhos locais (RL) e enxertos cutâneos (EC). Objetivo: Comparar os resultados clínicos, estéticos e a taxa de recidiva entre o uso de Retalhos Locais e Enxertos Cutâneos para reconstrução de defeitos oncológicos na região de cabeça e pescoço. Métodos: Foi realizada uma revisão sistemática da literatura em bases de dados eletrônicas (Medline/PubMed, LILACS e Scopus), utilizando termos MeSH e palavras-chave relacionados à "Cirurgia Oncológica", "Cabeça e Pescoço", "Retalhos Locais" e "Enxertos Cutâneos". Estudos comparativos (ensaios clínicos randomizados, estudos de coorte e caso-controle) publicados nos últimos 15 anos, avaliando as taxas de complicação, recidiva e resultados estéticos/funcionais, foram incluídos. A qualidade metodológica foi avaliada utilizando a escala de Newcastle-Ottawa. Resultados: Foram incluídos 12 estudos na revisão. Os resultados indicam que os Retalhos Locais estão associados a uma menor taxa de recidiva local (Tabela 2) e melhores resultados estéticos e funcionais, embora possam apresentar um tempo operatório ligeiramente maior e maior morbidade no sítio doador (se aplicável). Os Enxertos Cutâneos demonstram maior simplicidade técnica e menor tempo de internação em alguns contextos, mas com resultados estéticos inferiores e maior risco de contratura. Conclusão: Os Retalhos Locais representam a técnica preferencial para reconstruções de cabeça e pescoço onde a complexidade do defeito e o impacto funcional são maiores, oferecendo um resultado mais robusto e, potencialmente, oncológico mais seguro. A escolha da técnica deve ser individualizada com base no tamanho e profundidade do defeito e nas comorbidades do paciente.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».