Effect of Suture Material Choice on Wound Healing and Complications After Thyroidectomy: A Prospective Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Thyroidectomy is a common surgical procedure, and while generally safe, postoperative wound complications remain a significant concern.The choice of suture material-absorbable versus non-absorbable-may influence healing outcomes, cosmetic results, and complication rates, but evidence specific to thyroid surgery is limited, particularly in the Indian context.Methods: This prospective, comparative observational study was conducted at Churachandpur Medical College, Manipur, India, over 24 months.A total of 180 patients undergoing thyroidectomy were enrolled and divided into absorbable (n=90) and nonabsorbable (n=90) groups.Complications, including wound infection, seroma, hematoma, and dehiscence, were documented.Scar quality was assessed using the Vancouver Scar Scale, and patient satisfaction was measured through structured questionnaires.Data were analyzed using chi-square tests, Kaplan-Meier survival analysis, and multivariate logistic regression.Results: Overall complication rate was 14.4%.Wound dehiscence was significantly higher in the absorbable group (7.8% vs 2.2%, p=0.04), while wound infection (6.7% vs 3.3%) and hematoma (2.2% vs 1.1%) were slightly more common but not statistically significant.Scar outcomes favored non-absorbables, with mean Vancouver Scar Scale scores at 6 months of 3.1 vs 4.2 (p=0.03).Patient satisfaction was higher in the non-absorbable group (85% vs 73%).Logistic regression identified absorbable suture use (OR 2.4, p=0.03) and diabetes (OR 2.1, p=0.04) as independent predictors of dehiscence.Conclusion: Non-absorbable sutures were associated with lower wound dehiscence and better scar outcomes without increasing infection or hematoma risk, making them the preferred choice for thyroidectomy closure, particularly in patients with comorbidities.These findings highlight the need for context-specific surgical guidelines in India.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».