The effect of beta-glucan on wound healing: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background wound healing involves inflammation, proliferation and remodeling, with prolonged healing times posing significant challenges.Beta-glucans, natural polysaccharides, may enhance this process.Objective To evaluate the impact of beta-glucan on wound healing.Method A systematic review of MEDLINE, Embase, Scopus, and Cochrane Central databases was conducted.Eligible studies included randomised controlled trials, clinical trials, cohort, and case-control studies comparing beta-glucan to other treatments.Only English-language studies were included, with no time restrictions.Screening and assessment were independently performed by two reviewers using Rayyan.The risk of bias was evaluated using the ROB-2 tool and the Newcastle-Ottawa Scale (NOS).A meta-analysis was performed on the included studies.Result Beta-glucans promote immune cell activation and tissue repair, accelerating inflammation resolution.The metaanalysis of chronic wounds included two studies comprising a total of 354 participants, demonstrating a twofold increase in chronic wound healing rates at 12 weeks with the application of topical beta-glucan.In contrast, the analysis of acute wounds included two studies with a combined sample size of 290 participants.However, the findings for acute wounds were inconclusive.Conclusion Beta-glucan demonstrates potential as an adjunctive therapy for chronic wounds, significantly accelerating healing rates.Its clinical utility warrants further exploration.
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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 | 0,014 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».