A prospective comparative evaluation of wound healing and scar formation using surgical sutures, surgical staplers, and tissue glue
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Techniques for closing wounds have progressed from early developments in suturing material to advanced resources, including skin staplers, adhesive tapes, and, most recently, cyanoacrylate tissue adhesives. Yet, no gold standard technique promises an absolute skin flap approximation with obliteration of underlying space to promote quick recovery and optimal esthetic results with minimized complications. Materials and Methods: Our study compared the effectiveness of tissue glue, surgical staplers, and sutures. This careful design included 225 patients randomly allocated into three groups of 75 patients each: Group(A) – tissue glue, Group(B) – skin staplers, and Group(C) – sutures. We evaluated wound infection using the Additional treatment, Serous discharge, Erythema, Purulent exudate, Separation of deep tissues, Isolation of bacteria, and duration of inpatient stay (ASEPSIS) score, pain levels using the visual analog scale, and scar formation using the Vancouver scale. The final analysis used patient satisfaction (PS) scores and the surgeon’s satisfaction scores. Results: The mean asepsis score was found to be lowest for Group A, with values of 12.28 (7 th day), 9.88 (14 th day), 6.48 (30 th day), and 3.92 (60 th day). However, no significant difference was found between groups in wound infection rates. The pain was higher on the 14 th day of the procedure in Group B and Group C patients. There was a significant difference between the groups, comparing the Vancouver Scale, with glue showing a better cosmetic outcome. Conclusion: Our study established that tissue glue, with its faster wound closure, lower pain levels, and patient and doctor convenience, emerged as a promising option. These findings have significant practical implications, as they can potentially improve patient outcomes, reduce healthcare costs, and instill a sense of optimism about their application in wound closure techniques.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».